양방향 우연 테이블 R

Question

데이터 프레임이 있고 두 개의 열에서 양방향 비상 계획 테이블을 출력하고 싶습니다. 그들은 둘 다 "너무 적다", "적당하다"또는 "너무 많이"라는 가치를 가지고 있습니다.

내가 따로 둘 다에 대한

df %>% 
    filter(!is.na(col1)) %>% 
    group_by(col1) %>% 
    summarise(count = n()) 

를 입력하고이 같은 것을 얻을 해요 :

 Too Little About Right Too Much Total 
col1 19259  9539   2816  31614 
col2 20619  9374   2262  32255 
Total 39878  18913   5078  63869 

I :

col1  count 
<fctr>  <int> 
Too Little 19259   
About Right 9539    
Too Much 2816  

는 내가 달성하고자하는 것은 이것이다 테이블 함수를 사용하려고 시도했습니다.

addmargins(table(df$col1, df$col2)) 

는하지만 결과는 내가

   Too Little About Right Too Much Sum 
    Too Little  13770  4424  740 18934 
    About Right  4901  3706  700 9307 
    Too Much   1250   800  679 2729 
    Sum    19921  8930  2119 30970 

Answer 1

내가 (?tabulate 참조) table의 기초입니다 시도, tabulate 줄 것 원하는 것을하지 않습니다. 다음

set.seed(123) 
vals <- LETTERS[1:3] 
df <- as.data.frame(replicate(3, sample(vals, 5, T))) 
df <- data.frame(lapply(df, "levels<-", vals)) 

을 부여 예를 들어, 당신은

m <- t(sapply(df, tabulate, nbins = length(vals))) 
colnames(m) <- vals 
addmargins(m) 
#  A B C Sum 
# V1 1 1 3 5 
# V2 1 3 1 5 
# V3 1 2 2 5 
# Sum 3 6 6 15 

또는 (@thelatemail를 통해)을 할 수있는 단지

addmargins(t(sapply(df, table))) 
#  A B C Sum 
# V1 1 1 3 5 
# V2 1 3 1 5 
# V3 1 2 2 5 
# Sum 3 6 6 15 

우리는 다음 rbind 루프에서 테이블을 사용할 수

Answer 2

:

# Using dummy data from @lukeA's answer 

addmargins(do.call(rbind, lapply(df1, table))) 
#  A B C Sum 
# V1 1 1 3 5 
# V2 1 3 1 5 
# V3 1 2 2 5 
# Sum 3 6 6 15 

---

벤치마킹

# bigger data 
set.seed(123) 
vals <- LETTERS[1:20] 
df1 <- as.data.frame(replicate(20, sample(vals, 100000, T))) 
df1 <- data.frame(lapply(df1, "levels<-", vals)) 


microbenchmark::microbenchmark(
    lukeA = { 
    m1 <- t(sapply(df1, tabulate, nbins = length(vals))) 
    colnames(m1) <- vals 
    m1 <- addmargins(m1) 
    }, 
    # as vals only used for luke's solution, keep it in. 
    lukeA_1 = { 
    vals <- LETTERS[1:20] 
    m2 <- t(sapply(df1, tabulate, nbins = length(vals))) 
    colnames(m2) <- vals 
    m2 <- addmargins(m2) 
    }, 
    thelatemail = {m3 <- addmargins(t(sapply(df1, table)))}, 
    zx8754 = {m4 <- addmargins(do.call(rbind, lapply(df1, table)))} 
) 
# Unit: milliseconds 
#  expr  min  lq  mean median  uq  max neval 
#  lukeA 2.349969 2.371922 2.518447 2.473839 2.558653 3.363738 100 
#  lukeA_1 2.351680 2.377196 2.523473 2.473839 2.542831 3.459242 100 
# thelatemail 38.316506 42.054136 43.785777 42.674912 44.234193 90.287809 100 
#  zx8754 38.695101 41.979728 44.933602 42.762006 44.244314 110.834292 100