Question

是否有一种简单的方法可以在 R 的两个大表中为每个类别添加计数？

...表中并非所有表都具有完全相同的值（尽管它们大多会重叠）：

我想要做的事情的一个小例子。设置一些数据：

  x1 <- c(5, 3, 3, 6, 3, 3, 5, 5, 11, 2, 4, 9, 3, 5, 8, 2, 8, 5, 4, 8)
  x2 <- c(6, 10, 9, 17, 6, 7, 8, 11, 5, 12, 14, 5, 11, 7, 7)

  table(x1)
x1
 2  3  4  5  6  8  9 11 
 2  5  2  5  1  3  1  1 

 table(x2)
x2
 5  6  7  8  9 10 11 12 14 17 
 2  2  3  1  1  1  2  1  1  1

现在我想把这些表组合起来，好像我已经完成table(c(x1,x2))，得到：

 2  3  4  5  6  7  8  9 10 11 12 14 17 
 2  5  2  7  3  3  4  2  1  3  1  1  1

但现在想象x1和x2已经消失了（而且非常大，所以我真的不想要从表中重新创建它们并实际执行table(c(x1,x2))），我想要的只是取表t1和t2并加上他们（通常非常大）的数量......我可以用几种非常笨重的方式来做。

然而，这似乎应该是非常普遍且非常容易解决的问题（实际上，我认为t1 + t2应该适用于具有类别的表相同类型的），但我可以想到每个搜索词的搜索问题没找到任何东西。

我错过了一个非常简单明了的方法吗？

编辑：

澄清一下，这样的事情（我做过的事情）并不是“简单而明显”的必要条件是一个非常常见的表格操作：

 m <- merge(t1,t2,by.x="x1",by.y="x2",all=TRUE)
 m[is.na(m)] <- 0
 oo <- order(m$x1)
 t12 <- m[oo,2]+m[oo,3]
 names(t12) <- m[oo,1]

特别是这比蛮力方法更简单，更容易理解。

Answer 1

使用tapply的另一种方式：

tapply(c(t1,t2), names(c(t1,t2)), sum)
# 10 11 12 14 17  2  3  4  5  6  7  8  9 
#  1  3  1  1  1  2  5  2  7  3  3  4  2

如果你想要一个有序的输出：

w <- c(t1,t2)
# edit: Following G.Grothendieck's suggestion to simplify it further
tapply(w, as.numeric(names(w)), sum)
#  2  3  4  5  6  7  8  9 10 11 12 14 17 
#  2  5  2  7  3  3  4  2  1  3  1  1  1

Answer 2

正如@PaulHiemstra所说，merge应该完成这项工作。我对它不太熟悉，但是这段代码应该可行（尽管可能有更有效的方法来实现它......）

x1 <- c(5, 3, 3, 6, 3, 3, 5, 5, 11, 2, 4, 9, 3, 5, 8, 2, 8, 5, 4, 8)
x2 <- c(6, 10, 9, 17, 6, 7, 8, 11, 5, 12, 14, 5, 11, 7, 7)

tx1 <- table(x1)
tx2 <- table(x2)

df1 <- data.frame(names=names(tx1),values=as.vector(tx1))
df2 <- data.frame(names=names(tx2),values=as.vector(tx2))

mdf12 <- merge(df1,df2,by="names",all=TRUE)
mdf12[is.na(mdf12)] <- 0

counts <- mdf12[,2] + mdf12[,3]
names(counts) <- mdf12[,1]

counts[order(as.numeric(names(counts)))]
table(c(x1,x2))

我不喜欢is.na步骤，但我不知道如何制作，首先是0而不是NA。

Answer 3

在 dplyr ：

library(dplyr)
x1 <- c(5, 3, 3, 6, 3, 3, 5, 5, 11, 2, 4, 9, 3, 5, 8, 2, 8, 5, 4, 8)
x2 <- c(6, 10, 9, 17, 6, 7, 8, 11, 5, 12, 14, 5, 11, 7, 7)

# Transform "Tables" to DataFrames & standardize column names
df1 <- as.data.frame(table(x1)) %>% select(x = x1, Freq)
df2 <- as.data.frame(table(x2)) %>% select(x = x2, Freq)  

# Merge tables & aggregate results
Ttldf <- bind_rows(df1, df2) %>% group_by(x) %>% summarise(TtlFreq = sum(Freq))

对于简要介绍总结和管道Vignette的简要介绍是一个很好的资源：https://cran.rstudio.com/web/packages/dplyr/vignettes/introduction.html

有关快速使用摘要以获得最佳效果的更多信息，Markham的教程非常有用：https://rpubs.com/justmarkham/dplyr-tutorial

在R中“添加”两个大表的简单方法？

3 个答案: