Question

我正在尝试将一个分类数据框转换为49个变量（机场站代码）和41,814个观测值到一个表格和堆积条形图（如果可能的话），将它们分成4组，基于它们的频率。

将数据转换为数据框后，我似乎无法正常工作。到目前为止，我的工作是：

import math
def delT():
    #inputs
    #float inputs
    #do math
    #print results
    global count
    count=0
    def getAndValidateNext():
        #print menu
        getNext=input("select something")
        acceptNext=["things","that","work"]
        while getNext not in acceptNext:
            count+=1
            print("Not a listed option.")
            if count==5:
                print("get good.")
                return
            return(getAndVadlidateNext())
        if getNext in nextRestart:
            print()
            return(delT())
        if getNext in nextExit:
            return
    getAndVadlidateNext()
delT()

我正在使用的一些数据的示例。

corp = Corpus(VectorSource((OPSLOG2016$Base)))
corp = tm_map(corp, PlainTextDocument)
corp = tm_map(corp, tolower)
corp = tm_map(corp, removePunctuation)
stopwords("english")[1:100]
corp = tm_map(corp, removeWords,c(stopwords('english')))
corp <- tm_map(corp,stripWhitespace)
corp = tm_map(corp, PlainTextDocument)
corp <- tm_map(corp, stemDocument, language="english")
freq = DocumentTermMatrix(corp)
findFreqTerms(freq, lowfreq = 25)
sparse = removeSparseTerms(freq, 0.999)
freqSparse = as.data.frame(as.matrix(sparse))
freqSplit = split(freqSparse,4)
geom_bar(mapping = NULL, data = freqSparse, stat = "count", position = 
"stack", width = NULL, binwidth = NULL, na.rm = FALSE, 
     show.legend = TRUE, inherit.aes = TRUE)

我还不熟悉R中的许多不同包装，或者它们的不同功能，所以如果可能的话，我喜欢指向正确的方向。

根据频率将多个分类变量均匀地划分为堆积条形图

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