Question

我正在学习dplyr，来自plyr，我想从xtabs的输出中生成（每组）列（每个交互）。

简短摘要：我正在

A    B
1    NA
NA   2

我想要的时候

A    B
1    2

xtabs数据如下所示：

> xtabs(data=data.frame(P=c(F,T,F,T,F),A=c(F,F,T,T,T)))
       A
P       FALSE TRUE
  FALSE     1    2
  TRUE      1    1

现在do(想要数据框中的数据，如下所示：

> xtabs(data=data.frame(P=c(F,T,F,T,F),A=c(F,F,T,T,T))) %>% as.data.frame
      P     A Freq
1 FALSE FALSE    1
2  TRUE FALSE    1
3 FALSE  TRUE    2
4  TRUE  TRUE    1

现在我想要一个单行输出，其中列是级别的交互。这就是我要找的东西：

FALSE_FALSE TRUE_TRUE FALSE_TRUE TRUE_FALSE
          1         1          2          1

但我得到了

> xtabs(data=data.frame(P=c(F,T,F,T,F),A=c(F,F,T,T,T))) %>% 
    as.data.frame %>% 
    unite(S,A,P) %>% 
    spread(S,Freq)
  FALSE_FALSE FALSE_TRUE TRUE_FALSE TRUE_TRUE
1           1         NA         NA        NA
2          NA          1         NA        NA
3          NA         NA          2        NA
4          NA         NA         NA         1

我在这里明显误解了一些事情。我在这里寻找相当于reshape2的代码（使用magrittr管道来保持一致性）：

> xtabs(data=data.frame(P=c(F,T,F,T,F),A=c(F,F,T,T,T))) %>% 
    as.data.frame %>% # can be omitted. (safely??)
    melt %>% 
    mutate(S=interaction(P,A),value=value) %>% 
    dcast(NA~S)
Using P, A as id variables
  NA FALSE.FALSE TRUE.FALSE FALSE.TRUE TRUE.TRUE
1 NA           1          1          2         1

（注意NA在这里使用是因为我在这个简化的例子中没有分组变量）

更新 - 有趣的是，添加一个分组列似乎可以解决这个问题 - 为什么它在没有我告诉它的情况下合成（可能来自row_name）一个分组列？

> xtabs(data=data.frame(h="foo",P=c(F,T,F,T,F),A=c(F,F,T,T,T))) %>% 
  as.data.frame %>% 
  unite(S,A,P) %>% 
  spread(S,Freq)
    h FALSE_FALSE FALSE_TRUE TRUE_FALSE TRUE_TRUE
1 foo           1          1          2         1

这似乎是一种部分解决方案。

Answer 1

这里的关键是spread不会聚合数据。

因此，如果您尚未使用xtabs进行首先聚合，那么您将会这样做：

a <- data.frame(P=c(F,T,F,T,F),A=c(F,F,T,T,T), Freq = 1) %>% 
    unite(S,A,P)
a
##             S Freq
## 1 FALSE_FALSE    1
## 2  FALSE_TRUE    1
## 3  TRUE_FALSE    1
## 4   TRUE_TRUE    1
## 5  TRUE_FALSE    1

a %>% spread(S, Freq)
##   FALSE_FALSE FALSE_TRUE TRUE_FALSE TRUE_TRUE
## 1           1         NA         NA        NA
## 2          NA          1         NA        NA
## 3          NA         NA          1        NA
## 4          NA         NA         NA         1
## 5          NA         NA          1        NA

任何其他方式都没有意义（没有聚合）。

这是可预测的，基于fill参数的帮助文件：

如果其他变量的每个组合都没有值和键列，这个值将被替换。

在您的情况下，没有任何其他变量可以与键列组合。如果有，那么......

b <- data.frame(P=c(F,T,F,T,F),A=c(F,F,T,T,T), Freq = 1
                                , h = rep(c("foo", "bar"), length.out = 5)) %>% 
    unite(S,A,P)
b
##             S Freq   h
## 1 FALSE_FALSE    1 foo
## 2  FALSE_TRUE    1 bar
## 3  TRUE_FALSE    1 foo
## 4   TRUE_TRUE    1 bar
## 5  TRUE_FALSE    1 foo

> b %>% spread(S, Freq)
## Error: Duplicate identifiers for rows (3, 5)

...它会失败，因为它无法聚合第3行和第5行（因为它不是为了设计）。

tidyr / dplyr方式可以是group_by和summarize而不是xtabs，因为summarize会保留分组列因此spread可以判断哪些观察属于同一行：

b %>%   group_by(h, S) %>%
    summarize(Freq = sum(Freq))
## Source: local data frame [4 x 3]
## Groups: h
## 
##     h           S Freq
## 1 bar  FALSE_TRUE    1
## 2 bar   TRUE_TRUE    1
## 3 foo FALSE_FALSE    1
## 4 foo  TRUE_FALSE    2

b %>%   group_by(h, S) %>%
    summarize(Freq = sum(Freq)) %>%
    spread(S, Freq)
## Source: local data frame [2 x 5]
## 
##     h FALSE_FALSE FALSE_TRUE TRUE_FALSE TRUE_TRUE
## 1 bar          NA          1         NA         1
## 2 foo           1         NA          2        NA

当紧凑向量期望时，tidyr扩展函数生成稀疏矩阵

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