Question

我有一个包含三个变量的数据框：分组变量（组）和分类变量，指示组是否为新（新）以及其条目是否为延误（Delinquent）。

以下是示例数据：

df <- structure(list(Group = structure(c(1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 3L, 3L, 3L, 4L, 4L, 5L, 6L, 7L), .Label = c("A", "B", "C", "D", "E", "F", "G"), class = "factor"), New = c(FALSE, FALSE, FALSE, TRUE, TRUE, TRUE, FALSE, FALSE, FALSE, TRUE, TRUE, FALSE, TRUE, FALSE), Delinquent = c(FALSE, TRUE, TRUE, FALSE, TRUE, TRUE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, TRUE)), .Names = c("Group", "New", "Delinquent"), class = "data.frame", row.names = c(NA, -14L))
#df

我试图计算欠款群体的数量，不管他们是否是新手。为此，我在一个简单的数据框上围绕table包裹了aggregate：

yo <- table(aggregate(Delinquent ~ Group + New, data = df, FUN = max))

产生相当奇怪的输出，类＃34; table＆＃34;

的对象

yo
#, , Delinquent = 0
#
#     New
#Group FALSE TRUE
#    A     0    0
#    B     0    0
#    C     1    0
#    D     0    1
#    E     1    0
#    F     0    1
#    G     0    0
#
#, , Delinquent = 1
#
#     New
#Group FALSE TRUE
#    A     1    0
#    B     0    1
#    C     0    0
#    D     0    0
#    E     0    0
#    F     0    0
#    G     1    0

输出似乎是我需要根据他们的状态计算拖欠组的数量。通常，我将表转换为数据帧以直接与数据交互。但是，在这种情况下，我无法与输出的表对象进行交互或成功转换它。我尝试通过as.data.frame和as.data.frame.matrix将其转换为数据框，并通过as.list和as.data.frame.list作为列表，但转换后的输出似乎不是对。使用as.data.frame.array是我能想到的最好的，但我期待一个包含两个独立数据框的列表，每个数据框对应一个错误状态。有什么建议吗？

as.data.frame.array(yo)
#   FALSE.0 TRUE.0 FALSE.1 TRUE.1
# A       0      0       1      0
# B       0      0       0      1
# C       1      0       0      0
# D       0      1       0      0
# E       1      0       0      0
# F       0      1       0      0
# G       0      0       1      0

Answer 1

您应该使用as.data.frame.table。

如果您想将所有内容合并为一个data.frame：

as.data.frame.table(yo)

   Group   New Delinquent Freq
1      A FALSE          0    0
2      B FALSE          0    0
3      C FALSE          0    1
4      D FALSE          0    0
5      E FALSE          0    1
...

如果你说你想要一个data.frames的列表：

(yolist <- apply(yo, 3, as.data.frame.table))

$`0`
   Group   New Freq
1      A FALSE    0
2      B FALSE    0
3      C FALSE    1
4      D FALSE    0
5      E FALSE    1
...

$`1`
   Group   New Freq
1      A FALSE    1
2      B FALSE    0
3      C FALSE    0
4      D FALSE    0
5      E FALSE    0
...

sapply(yolist, class)
           0            1
"data.frame" "data.frame"

这是有效的，因为你的表是三维数组。上面的行从一个按适当索引切片的表构造一个data.frame。

Answer 2

要从另一个大头钉中接近你的目标（新的或非新的违约数量），你也可以使用plyr包中的ddply：

library(plyr)

yo <- ddply(df, .(Group, New, Delinquent), summarize,
             sum_in_group = length(Delinquent==TRUE)
             )

给出：

  Group   New Delinquent sum_in_group
1     A FALSE      FALSE            1
2     A FALSE       TRUE            2
3     B  TRUE      FALSE            1
4     B  TRUE       TRUE            2
5     C FALSE      FALSE            3
6     D  TRUE      FALSE            2
7     E FALSE      FALSE            1
8     F  TRUE      FALSE            1
9     G FALSE       TRUE            1

我知道这不会直接回答你的表格问题，但我觉得这个输出更容易处理我自己。

修改

回应你的评论：类似

yo <- ddply(df, .(Group, New), summarize, Delinquent = max(Delinquent) );yo Group New Delinquent 1 A FALSE 1 2 B TRUE 1 3 C FALSE 0 4 D TRUE 0 5 E FALSE 0 6 F TRUE 0 7 G FALSE 1

如果逾期列中的1表示该组至少拖欠一次。

或者，也许你想要一个符合列的列：

使用plyr：

library(plyr) ddply(df, .(Group, New), summarize, delinquent = as.numeric(any(Delinquent)), compliant = as.numeric(!any(Delinquent)) )

使用dplyr：

library(dplyr) as.data.frame(df %>% group_by(Group, New) %>% summarize( delinquent = as.numeric(any(Delinquent)), compliant = as.numeric(!any(Delinquent)) ) )

两个输出：

Group New delinquent compliant 1 A FALSE 1 0 2 B TRUE 1 0 3 C FALSE 0 1 4 D TRUE 0 1 5 E FALSE 0 1 6 F TRUE 0 1 7 G FALSE 1 0

将表转换为R中的数据帧列表

2 个答案: