Question

我想再问你一个问题。它主要是关于[R]中的数据帧，NA和制表功能。

我有这个数据框。我已经在之前的一个问题中使用了这个。它故意看起来很简单，我真正的'df'数据框实际上要大得多，我不愿意惹恼任何拥有庞大数据库的人...所以，我的数据库：

id <-c(1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3)
a <-c(3,1,3,3,1,3,3,3,3,1,3,2,1,2,1,3,3,2,1,1,1,3,1,3,3,3,2,1,1,3)
b <-c(3,2,1,1,1,1,1,1,1,1,1,2,1,3,2,1,1,1,2,1,3,1,2,2,1,3,3,2,3,2)
c <-c(1,3,2,3,2,1,2,3,3,2,2,3,1,2,3,3,3,1,1,2,3,3,1,2,2,3,2,2,3,2)
d <-c(3,3,3,1,3,2,2,1,2,3,2,2,2,1,3,1,2,2,3,2,3,2,3,2,1,1,1,1,1,2)
e <-c(2,3,1,2,1,2,3,3,1,1,2,1,1,3,3,2,1,1,3,3,2,2,3,3,3,2,3,2,1,4)
df <-data.frame(id,a,b,c,d,e)
df

我已经设法计算了“b”到“e”列中出现的数字的分布，但同时考虑到这些分布应该被“id”列中的id号“分组”的事实。它工作正常，检查它 - ＆gt;

matrix(matrix(unlist(lapply(df[,(-(1))], 
       function(x) tapply(x,df$id,tabulate,
                          nbins=nlevels(factor(df[,2])))) [[1]])), 
              ncol=3,nrow=3,byrow=TRUE)

matrix(matrix(unlist(lapply(df[,(-(1))],function(x) tapply(x,df$id,tabulate,nbins=nlevels(factor(df[,3])))) [[2]])),ncol=3,nrow=3,byrow=TRUE)

matrix(matrix(unlist(lapply(df[,(-(1))],function(x) tapply(x,df$id,tabulate,nbins=nlevels(factor(df[,4])))) [[3]])),ncol=3,nrow=3,byrow=TRUE)

matrix(matrix(unlist(lapply(df[,(-(1))],function(x) tapply(x,df$id,tabulate,nbins=nlevels(factor(df[,5])))) [[4]])),ncol=3,nrow=3,byrow=TRUE)

matrix(matrix(unlist(lapply(df[,(-(1))],function(x) tapply(x,df$id,tabulate,nbins=nlevels(factor(df[,6])))) [[5]])),ncol=4,nrow=3,byrow=TRUE)

现在我的问题是：如果我的数据框在这里和那里包含NA值怎么办？如果我希望我的内置制表函数也能收集这些NA怎么办？那么如果我想要计算这些NA的出现次数呢？

这是我修改过的数据框与NAs：

id <-c(1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3)
a <-c(NA,1,3,3,1,3,3,3,3,1,3,2,1,2,1,3,3,2,1,1,1,3,1,3,3,3,2,1,1,3)
b <-c(3,2,1,1,1,1,1,1,1,1,1,2,1,3,2,1,1,1,2,1,3,1,2,2,1,3,3,2,3,2)
c <-c(1,3,2,3,2,1,2,3,3,2,2,3,NA,2,3,3,3,1,1,2,3,3,1,2,2,3,2,2,3,2)
d <-c(3,3,3,1,3,2,2,1,2,3,2,2,2,1,3,1,2,2,3,2,3,2,3,2,1,1,1,1,1,2)
e <-c(2,3,1,2,1,2,3,3,1,1,2,1,1,3,3,2,1,1,3,3,2,2,3,3,3,2,3,NA,1,4)
df <-data.frame(id,a,b,c,d,e)
df

起初我尝试过这样的事情：

unlist(lapply(df[,(-(1))],function(x) tapply(x,df$id,tabulate,nbins=nlevels(factor(df[,2],exclude=NULL)))) [[1]])

你知道，我唯一做过的就是我试图应用这个exclude=NULL的东西。

至少我的代码意识到我在a (1,2,3,NA)列中有4个不同的级别，而不仅仅是3个(1,2,3)。在这里查看：

nlevels(factor(df[,2], exclude=NULL))

但是你在结果中看到它无法以某种方式计算NA。它说

3  0  6  0  4  3  3  0  4  1  5  0

而不是正确的：

3  0  6  1  4  3  3  0  4  1  5  0

或者在以下情况下：

unlist(lapply(df[,(-(1))],function(x) tapply(x,df$id,tabulate,nbins=nlevels(factor(df[,4],exclude=NULL)))) [[3]])

它说

2  4  4  0  2  3  4  0  1  5  4  0

而不是正确的

2  4  4  0  2  3  4  1  1  5  4  0

等

是否有人有任何想法如何“说服”函数列表来计算NA？它有可能吗？

非常感谢，周末愉快，

的Laszlo

Answer 1

您可以简化重复呼叫：

tabs <-lapply(df[,2:6], function(x, id){ t(table(x, id)) }, df$id)

与您重复的矩阵调用几乎相同，例如对于你的第一个（非NA）：

> tabs[[1]]
   x
id  1 2 3
  1 3 0 7
  2 4 3 3
  3 4 1 5

我们现在可以修改它来处理NA吗？是的，使用useNA函数的table()参数。将您的df与NA一起使用，我们有：

tabs <-lapply(df[,2:6], 
              function(x, id){ t(table(x, id, useNA = "ifany")) }, df$id)

> tabs[[1]]
   x
id  1 2 3 <NA>
  1 3 0 6    1
  2 4 3 3    0
  3 4 1 5    0

因为如果NA存在，我们只在表中要求NA，并非tabs中的所有表都具有相同的列数。如果这很重要，我们可以将useNA = "ifany"更改为useNA = "always"，并且所有结果表将具有相同的列数，但是它会添加另一个ID行：

> tabs[[1]]
      x
id     1 2 3 <NA>
  1    3 0 6    1
  2    4 3 3    0
  3    4 1 5    0
  <NA> 0 0 0    0

最后一次添加得到我们想要的内容 - 我们使用addNA()为每个NA的数字组添加id级别，即使没有NA记录：

tabs <-lapply(df[,2:6], 
              function(x, id){ t(table(addNA(x), id, useNA = "ifany")) }, df$id)

给出了：

> tabs
$a

id  1 2 3 <NA>
  1 3 0 6    1
  2 4 3 3    0
  3 4 1 5    0

$b

id  1 2 3 <NA>
  1 8 1 1    0
  2 6 3 1    0
  3 2 4 4    0

$c

id  1 2 3 <NA>
  1 2 4 4    0
  2 2 3 4    1
  3 1 5 4    0

$d

id  1 2 3 <NA>
  1 2 3 5    0
  2 2 6 2    0
  3 5 3 2    0

$e

id  1 2 3 4 <NA>
  1 4 3 3 0    0
  2 4 2 4 0    0
  3 1 3 4 1    1

Answer 2

你不能只使用is.na吗？如果您想要计算NA或非零的条目数，您可以sum(is.na(my.var)|my.var>0)。

“说服”制表函数来计算[R]中数据框中的NA

2 个答案: