Question

我在数据框中有一个包含有序因子的列。我通过熔化数据然后投射数据来总结每个因子列中的条目数。到现在为止还挺好。但我需要包含不存在行的因素，以便汇总数据显示所有可能的因素，而不仅仅是使用的因素。

数据框：

> str(instats)
'data.frame':   75 obs. of  5 variables:
$ incident     : Factor w/ 75 levels "INC000000503771",..: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ...
$ submit.date  :Class 'Date'  num [1:75] 14907 14907 14907 14907 14907 ...
$ resolved.date:Class 'Date'  num [1:75] 14910 14907 14910 14907 14907 ...
$ closed.date  :Class 'Date'  num [1:75] 14913 14910 14913 14910 14910 ...
$ status       : Ord.factor w/ 6 levels "Opened"<"Resolved Pending Customer Action"<..: 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 ...
>

到目前为止我做了什么：

> df.melt <- melt(instats,id=c('status'),measure=c('incident'))
> cast(df.melt, status ~ .,length)

我得到了：

                            status (all)
1 Resolved Pending Customer Action    11
2               Pending xxx Action     3
3               Pending yyy Action     7
4                           Closed    54

我想要的是：

                            status (all)
1                           Opened     0
2 Resolved Pending Customer Action    11
3               Pending xxx Action     3
4               Pending yyy Action     7
5                           Closed    54
6                         Canceled     0

我理解为什么熔化/铸造给我的结果呢。但是我怎么能这样做才能得到我想要的结果？

Answer 1

您可以使用table

instats <- data.frame(status=sample(letters[1:5],75,TRUE))
instats$status <- factor(instats$status,levels=letters[1:6])

table(instats$status)
as.data.frame(table(instats$status))

# or summary
summary(instats$status)

总结一个有序因子

1 个答案: