Question

我有一个包含两列的data.frame：ID和Letter。我需要通过Letter总结ID观察结果。

这是一个例子：

df = read.table(text = 'ID Letter 
1   A
1   A
1   B
1   A
1   C
1   D
1   B
2   A
2   B
2   B
2   B
2   D
2   F
3   B
3   A
3   A
3   C
3   D, header = TRUE)

我的输出应该是3个data.frames，如下所示：

df_1

A  3
B  2
C  1
D  1

df_2

A  1
B  3
D  1
F  1 

df_3

A  2
B  1
C  1
D  1

这只是每个ID组中字母的计数。我想我可以使用函数table和aggregate的组合，但是如何？

Answer 1

感谢@akrun，请看下面我是如何设法解决的：

#create list of data.frames 

library(dplyr)

lst = lapply(split(df, df$ID), function(x) count(x, ID, Letter) %>% ungroup() %>% select(-ID))

lst = lapply(lst, function(y) y = as.data.frame(y)) #convert data into data.frames

Answer 2

这也适用（使用基础R）：

lapply(split(df, df$ID), function(x) subset(as.data.frame(table(x$Letter)), Freq != 0))

在data.frame中按组计算字符值

2 个答案: