我有庞大的数据集,包含16000行和2800个分类列。我想制作一个矩阵,其中rows = variable name和column = labels。我已尝试使用表格的应用功能,但我得到列表格式的结果。
data= sapply(mydata, table)
output
var1
1 2 3 4 5
1855 8520 1117 1700 2568
var2
-1 - 2 - 3 0 1 2
5642 2634 5218 321 745 605
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library(dplyr)
以虹膜为例。
str(iris)
'data.frame': 150 obs. of 5 variables:
$ Sepal.Length: num 5.1 4.9 4.7 4.6 5 5.4 4.6 5 4.4 4.9 ...
$ Sepal.Width : num 3.5 3 3.2 3.1 3.6 3.9 3.4 3.4 2.9 3.1 ...
$ Petal.Length: num 1.4 1.4 1.3 1.5 1.4 1.7 1.4 1.5 1.4 1.5 ...
$ Petal.Width : num 0.2 0.2 0.2 0.2 0.2 0.4 0.3 0.2 0.2 0.1 ...
$ Species : Factor w/ 3 levels "setosa","versicolor",..: 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
下面是一个包装函数,它为所有列创建频率表,记得用您的数据集替换虹膜。
freq <- function (...) {
iris %>% count(...) %>% arrange(desc(n))
}
使用apply将所有列发送到函数freq。
a <- apply(X = iris,MARGIN = 2,freq)
使用for循环在(列表对象)中修改单个数据帧。
for (i in 1:length(a)) {
a[[i]]$Column <- names(a[i])
print(i)
names(a[[i]]) <- c("Variable","n","Column_name")
}
使用do.call()绑定所有行。
final <- do.call(rbind,a) %>% data.frame() %>% select(Column_name,Variable,n)
虹膜的最终结果如下。