Сумма для каждой категории в факторных переменных

Я хотел бы получить таблицу, в которой подсчитываются частоты каждой категории факторов по всем переменным, кроме id. У меня есть несколько переменных, каждая из которых может содержать 1, 0 или NA, и мне нужна таблица, которая дает мне частоту каждой из них. Ниже я изменил NA на 2, поскольку NA не включен как категория в факторные переменные, а затем я создаю каждую из переменных, кроме id-факторов. Я не могу понять последний шаг, чтобы получить таблицу «хочу» ниже, в которой для каждой переменной просто подсчитывается количество единиц, количество нулей и количество NA.

# have
df3=data.frame(id=c(1,2,3,4,5,6,7),
               ibd=c(0,1,1,0,0,1,1),
               ihd=c(1,1,0,NA,0,0,1),
               psoriasis=c(0,0,NA,0,0,1,1),
               mi=c(1,0,0,0,0,NA,1)
)

df3 %>% replace(is.na(.), 2)

df3 <- df3 %>%
  mutate(across(-c(id), as.factor))

# want
df5=data.frame(id=c("1s", "0s", "NAs"),
               ibd=c(4,3,0),
               ihd=c(3,3,1),
               psoriasis=c(2,4,1),
               mi=c(2,4,1)
)
Стоит ли изучать PHP в 2026-2027 годах?
Стоит ли изучать PHP в 2026-2027 годах?
Привет всем, сегодня я хочу высказать свои соображения по поводу вопроса, который я уже много раз получал в своем сообществе: "Стоит ли изучать PHP в...
Поведение ключевого слова "this" в стрелочной функции в сравнении с нормальной функцией
Поведение ключевого слова "this" в стрелочной функции в сравнении с нормальной функцией
В JavaScript одним из самых запутанных понятий является поведение ключевого слова "this" в стрелочной и обычной функциях.
Приемы CSS-макетирования - floats и Flexbox
Приемы CSS-макетирования - floats и Flexbox
Здравствуйте, друзья-студенты! Готовы совершенствовать свои навыки веб-дизайна? Сегодня в нашем путешествии мы рассмотрим приемы CSS-верстки - в...
Тестирование функциональных ngrx-эффектов в Angular 16 с помощью Jest
В системе управления состояниями ngrx, совместимой с Angular 16, появились функциональные эффекты. Это здорово и делает код определенно легче для...
Концепция локализации и ее применение в приложениях React ⚡️
Концепция локализации и ее применение в приложениях React ⚡️
Локализация - это процесс адаптации приложения к различным языкам и культурным требованиям. Это позволяет пользователям получить опыт, соответствующий...
Пользовательский скаляр GraphQL
Пользовательский скаляр GraphQL
Листовые узлы системы типов GraphQL называются скалярами. Достигнув скалярного типа, невозможно спуститься дальше по иерархии типов. Скалярный тип...
2
0
74
4
Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 4

Ответ принят как подходящий
library(tidyr); library(dplyr)

pivot_longer(df3, -id) |>
  group_by(name) |>
  count(value) |>
  pivot_wider(names_from=name, values_from=n, values_fill=0)

# A tibble: 3 × 5
  value   ibd   ihd    mi psoriasis
  <fct> <int> <int> <int>     <int>
1 0         3     3     4         4
2 1         4     3     2         2
3 NA        0     1     1         1
group_by(name) |> count(value) равно count(name, value)
Darren Tsai 13.06.2024 09:38

Вы можете использовать table + stack, как показано ниже.

table(
  stack(
    type.convert(df3[-1], as.is = TRUE)
  ),
  useNA = "ifany"
)

который дает

      ind
values ibd ihd psoriasis mi
  0      3   3         4  4
  1      4   3         2  2
  <NA>   0   1         1  1
Filter(is.factor, df3) |>
  lapply(\(x) table(factor(x, levels = c(1, 0)), useNA = "always")) |>
  do.call(cbind, args = _) |>
  as_tibble(rownames = "id")

#   id      ibd   ihd psoriasis    mi
#   <chr> <int> <int>     <int> <int>
# 1 1         4     3         2     2
# 2 0         3     3         4     4
# 3 NA        0     1         1     1

Где

df3 <- data.frame(
  id = seq(1, 7, by = 1),
  ibd = factor(c("0", "1", "1", "0", "0", "1", "1")),
  ihd = factor(c("1", "1", "0", NA, "0", "0", "1")),
  psoriasis = factor(c("0", "0", NA, "0", "0", "1", "1")),
  mi = factor(c("1", "0", "0", "0", "0", NA, "1"))
)
library(purrr)
library(dplyr)

select(df3, -id) |> 
  imap(\(x, y) as.data.frame(table(x, useNA = "always", dnn = "id"), responseName = y)) |> 
  reduce(full_join, by = "id")
#     id ibd ihd psoriasis mi
# 1    0   3   3         4  4
# 2    1   4   3         2  2
# 3 <NA>   0   1         1  1

Другие вопросы по теме