Question

拥有data.table如下：

   station       w_1       w_2
1:    1757     ar_2d lm_h_step
2:    2171 lm_h_step lm_h_step
3:    2812 lm_h_step lm_h_step
4:    4501 lm_h_step lm_h_step
5:    4642     ar_2d lm_h_step
6:    5029     ar_2d lm_h_step
7:    5480 lm_h_step lm_h_step
8:    5779     ar_2d     ar_2d
9:    5792     ar_1d     ar_2d

我想列出每站方法的频率所以预期的结果将是

          1757  2171  2812 ...
lm_h_step    1     2     2
ar_2d        1     0     0 
ar_1d        0     0     0 ...

到目前为止我尝试了什么：

apply(dat,1,table)

正在产生正确的结果，但它没有正确地形成。

有什么想法吗？

数据输入：

structure(list(station = c(1757L, 2171L, 2812L, 4501L, 4642L, 
                           5029L, 5480L, 5779L, 5792L), w_1 = c("ar_2d", "lm_h_step", "lm_h_step", 
                                                                "lm_h_step", "ar_2d", "ar_2d", "lm_h_step", "ar_2d", "ar_2d"), 
               w_2 = c("lm_h_step", "lm_h_step", "lm_h_step", "lm_h_step", 
                       "lm_h_step", "lm_h_step", "lm_h_step", "ar_2d", "ar_2d")), .Names = c("station", 
                                                                                             "w_1", "w_2"), class = c("data.table", "data.frame"), row.names = c(NA, 
                                                                                                                                                                 -9L))

Answer 1

尝试dcast/melt组合

对于data.table v >= 1.9.5，请使用此

dcast(melt(dat, "station"), value ~ station, length)
#        value 1757 2171 2812 4501 4642 5029 5480 5779 5792
# 1:     ar_1d    0    0    0    0    0    0    0    0    1
# 2:     ar_2d    1    0    0    0    1    1    0    2    1
# 3: lm_h_step    1    2    2    2    1    1    2    0    0

对于data.table v＆lt; 1.9.5 您还需要加载reshape2并明确使用dcast.data.table（因为reshape2::dcast不是通用的没有dcast.data.table方法）。

另一方面，

reshape2::melt是通用的（请参阅methods(melt)）并采用melt.data.table方法，因此您无需告诉任何事情。它会知道您要使用哪种方法，具体取决于class

的dat

require(reshape2)
dcast.data.table(melt(dat, "station"), value ~ station, length)
#        value 1757 2171 2812 4501 4642 5029 5480 5779 5792
# 1:     ar_1d    0    0    0    0    0    0    0    0    1
# 2:     ar_2d    1    0    0    0    1    1    0    2    1
# 3: lm_h_step    1    2    2    2    1    1    2    0    0

如果你严格使用data.table方法并不挑剔，你也可以使用reshape2::recast（参见@shadows评论），这是上述解决方案的包装，但使用reshape2::dcast代替dcast.data.table因此会返回data.frame个对象而不是data.table

recast(dat, value ~ station, id.var = "station", length)
#       value 1757 2171 2812 4501 4642 5029 5480 5779 5792
# 1     ar_1d    0    0    0    0    0    0    0    0    1
# 2     ar_2d    1    0    0    0    1    1    0    2    1
# 3 lm_h_step    1    2    2    2    1    1    2    0    0

data.table中的rowwise制表

1 个答案: