在R中分组两列并计数

huangapple
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英文:

group two columns and count in R

问题

我正在尝试使用数据框来进行简单的计数。例如，如果数据框如下所示：

  1. > df
  2.                              ID   lable     col1    col2 
  3. 												    
  4.  1              Buckinghamshire       1        A       A      
  5.  2 Cornwall and Isles of Scilly       2        B       B      
  6.  3                        Devon       1        A       A      
  7.  4                  Dunfermline       2        C       C      
  8.  5                   Humberside       2        C       C      
  9.  6                 Inner London       X        A       A      
  10.  7                         Kent       X        A       A      
  11.  8                    Kirkcaldy       1        C       C      
  12.  9                   Lancashire       1        B       B      
  13. 10            Not known/missing       2        C       C

期望的输出如下：

  1. > df2
  2.      name    group        1        2      X
  3. 1    col1        A     4647     4858    108
  4. 1    col1        B   120456   146864   3502       
  5. 1    col1        C      258       53    111
  6. 2    col2        A    12247     1202     66
  7. 2    col2        B     4585      258      1
  8. 2    col2        C    32158    15426    477

我该如何解决这个问题以获得期望的输出？

英文:

I am trying to do a simple counts with dataframe
For example, if the df is as below:

  1. > df
  2.                              ID   lable     col1    col2 
  3. 												    
  4.  1              Buckinghamshire       1        A       A      
  5.  2 Cornwall and Isles of Scilly       2        B       B      
  6.  3                        Devon       1        A       A      
  7.  4                  Dunfermline       2        C       C      
  8.  5                   Humberside       2        C       C      
  9.  6                 Inner London       X        A       A      
  10.  7                         Kent       X        A       A      
  11.  8                    Kirkcaldy       1        C       C      
  12.  9                   Lancashire       1        B       B      
  13. 10            Not known/missing       2        C       C

Desire output

  1. > df2
  2.      name    group        1        2      X
  3. 1    col1        A     4647     4858    108
  4. 1    col1        B   120456   146864   3502       
  5. 1    col1        C      258       53    111
  6. 2    col2        A    12247     1202     66
  7. 2    col2        B     4585      258      1
  8. 2    col2        C    32158    15426    477

How can I solve this so I can get desire output

答案1

得分: 0

这是您提供的代码的翻译：

  1. 问题不清晰。
  3. lines="
  4. ID, 标签, 列1, 列2
  5.                   白金汉郡   ,    1    ,A,A      
  6.      康沃尔和西西里群岛   ,    2    ,B,B      
  7.                             德文   ,    1    ,A,A      
  8.                       邓弗姆林   ,    2    ,C,C      
  9.                        亨伯赛德    ,   2    ,C,C"
  10. con <- textConnection(lines)
  11. data <- read.csv(con)
  12. data$col2=trimws(data$col2)
  14. library(tidyr)
  15. library(dplyr)
  16. temp=gather(data, key="name", value="group",3:4)
  18. temp2=temp[,c(2,3,4)] %>%
  19.   group_by(name, group, label) %>%  summarise(count=n())
  21. spread(temp2, key="label", value="count")

结果：

  1.       名称  组别   `1`   `2`
  2.       <chr> <chr> <int> <int>
  3.     1 列1  A         2    NA
  4.     2 列1  B        NA     1
  5.     3 列1  C        NA     2
  6.     4 列2  A         2    NA
  7.     5 列2  B        NA     1
  8.     6 列2  C        NA     2
英文:

The question is not clear.

  1. lines=&quot;
  2. ID, label, col1, col2
  3.               Buckinghamshire   ,    1    ,A,A      
  4.  Cornwall and Isles of Scilly   ,    2    ,B,B      
  5.                         Devon   ,    1    ,A,A      
  6.                   Dunfermline   ,    2    ,C,C      
  7.                    Humberside    ,   2    ,C,C&quot;
  8. con &lt;- textConnection(lines)
  9. data &lt;- read.csv(con)
  10. data$col2=trimws(data$col2)
  12. library(tidyr)
  13. library(dplyr)
  14. temp=gather(data, key=&quot;name&quot;, value=&quot;group&quot;,3:4)
  16. temp2=temp[,c(2,3,4)] %&gt;%
  17.   group_by(name, group, label) %&gt;%  summarise(count=n())
  19. spread(temp2, key=&quot;label&quot;, value=&quot;count&quot;)

Result:

  1.   name  group   `1`   `2`
  2.   &lt;chr&gt; &lt;chr&gt; &lt;int&gt; &lt;int&gt;
  3. 1 col1  A         2    NA
  4. 2 col1  B        NA     1
  5. 3 col1  C        NA     2
  6. 4 col2  A         2    NA
  7. 5 col2  B        NA     1
  8. 6 col2  C        NA     2

huangapple
  • 本文由 发表于 2023年2月16日 14:57:53
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