Question

我目前有这个数据框：

sex Dose weekReceived 1 M 1 1 2 F 2 2 3 M 3 2 4 M 1 3 5 M 1 2 6 F 2 1 7 M 1 1

我想要这个数据框：

weekReceived Dose M F 1 1 1 2 0 2 1 2 0 1 3 2 1 1 0 4 2 2 0 1 5 2 3 1 0 6 3 1 1 0

为解释第二个数据帧，我要做的是计算每周接受每种剂量的男性和女性的数量（例如，第二个数据帧中的第1行告诉我们，两个男性在第一周）。

我要使用哪种功能来重新格式化？

Answer 1

我们得到所有列的count，以及spread的“性别”，其频率列为“ n”至“宽”格式

library(dplyr)
df1 %>%
    count(weekReceived, Dose, sex) %>%
    spread(sex, n, fill = 0)
# A tibble: 6 x 4
#  weekReceived  Dose     F     M
#         <int> <int> <dbl> <dbl>
#1            1     1     0     2
#2            1     2     1     0
#3            2     1     0     1
#4            2     2     1     0
#5            2     3     0     1
#6            3     1     0     1

数据

df2 <- structure(list(sex = c("M", "F", "M", "M", "M", "F", "M"), Dose = c(1L, 
 2L, 3L, 1L, 1L, 2L, 1L), weekReceived = c(1L, 2L, 2L, 3L, 2L, 
 1L, 1L)), class = "data.frame", row.names = c("1", "2", "3", 
 "4", "5", "6", "7"))

重新格式化数据框以查找频率

1 个答案:

数据