将宽格式数据重塑为频率

Question

我有按国家，半球（北部，南部，赤道）和季节（夏季，秋季，冬季，春季）的死亡数据。当然，任何一个国家总是属于同一个半球。目前，数据是宽格式的（每行对应不同的情况）。

我正在尝试重塑泊松回归的数据集，因此我需要每个国家有四行（每个季节一个）和一个频率变量，表示该国家该季节发生的案例数量。我还需要保持半球变量。

这是我试过的：

 #three countries (A, B, C)
 country = c(rep("A", 5), rep("B", 20), rep("C", 4))

 #A is Northern, B and C are Equatorial
 hemisphere = c(rep("Northern", 5), rep("Equatorial", 20), rep("Equatorial", 4))

 #season of each occurrence
 season = sample(c("Fall", "Winter", "Summer", "Spring"), size=29, replace=T)

 fake = data.frame(country, hemisphere, season)

 #almost works
 fake2 = as.data.frame(table(fake$country, fake$season, fake$hemisphere))

结果的问题是我们获得Freq = 0的行，这些行对应于国家A，赤道等条件，因为这是一个不可能的条件。换句话说，不应存在与不存在的国家 - 半球组合相对应的行。我该如何解决这个问题？

提前致谢。