Составление таблицы частот по группам с вычислением количества значений в R

Вы можете создать три таблицы, выбрать соответствующие значения и затем объединить их во фрейм данных.

a <- table(dataset$group1, dataset$group2)
b <- table(dataset$var1[dataset$group1=='x'])
d <- table(dataset$var1[dataset$group1=='b'])

data.frame(total_count_of_group = c(a[2,2], a[1,1]), 
           var1_1 = c(b[1], b[2]),
           var1_2 = c(d[1], d[2]))

  total_count_of_group var1_1 var1_2
1                    5      3      2
2                    4      2      2

Это можно решить в два этапа:

1. Сводные итоги по группе и обновление dataset
2. Измените формат с длинного на широкоформатный

с использованием data.table:

library(data.table)
dcast(setDT(dataset)[, total_count_of_group := .N, by =. (group1, group2)], 
      group1 + group2 + total_count_of_group~ paste0("var1 = ", var1), length)

   group1 group2 total_count_of_group var1_1 var1_2
1:      b      g                    4      2      2
2:      x      y                    5      3      2

Обратите внимание, что это будет работать для произвольного количества различных значений в var1, а также для произвольного количества групп.

library(tidyverse)

dataset %>%
  group_by(group1, group2) %>%             # for each combination of groups
  mutate(counts = n()) %>%                 # count number of rows
  count(group1, group2, var1, counts) %>%  # count unique combinations 
  spread(var1, n, sep = "_") %>%           # reshape dataset
  ungroup()                                # forget the grouping

# # A tibble: 2 x 5
#   group1 group2 counts var1_1 var1_2
#   <fct>  <fct>   <int>  <int>  <int>
# 1 b      g           4      2      2
# 2 x      y           5      3      2

Вот вариант с использованием base R

out <- aggregate(cbind(var = rep(1, nrow(df1))) ~ ., 
    transform(df1, counts = ave(var1, group1, group2, FUN = length)), length)
reshape(out, idvar = c('group1', 'group2', 'counts'),
     timevar= 'var1', direction= 'wide')
#   group1 group2 counts var.1 var.2
#1      b      g      4     2     2
#3      x      y      5     3     2

Вот решение для tidyverse:

library(tidyverse)
dataset %>%
  group_by(group1, group2) %>%
  summarize(total = n(), x = list(table(var1) %>% as_tibble %>% spread(var1,n))) %>%
  unnest

# # A tibble: 2 x 5
# # Groups:   group1 [2]
#   group1 group2 total   `1`   `2`
#   <fct>  <fct>  <int> <int> <int>
# 1 b      g          4     2     2
# 2 x      y          5     3     2