Question

我正在研究分析调查数据的大型数据集。根据数据，我正在为不同的变量（c1，c2，c3）生成交叉表。我正在编写代码，其中R将自动在xtab中选择“是”值，并在后续分析中给出一个字母。

我的问题从数据框中只有是或没有值开始。当完成交叉制表时，显然只挑出“否”或“是”值。

Df1 <- data.frame(c = 1:4, c1 = c("yes","yes","yes","yes"), c2 = c("yes", "no", "no", "no"), c3 = c("no", "no", "no", "no"), weight = c(1.1, 1.2, 1.4, 0.8))
x<-xtabs(weight~c3,data=Df1)
y<-xtabs(weight~c2,data=Df1)
z<-xtabs(weight~c1,data=Df1)

当我尝试分配一个字母时，交叉标签的输出，显然它只适用于同时具有是和否答案的xtab（b）。

a<-x[2]
b<-y[2]
c<-z[2]

为了解决这个问题，我尝试使用“if”功能，但它仍然有效。因此，如果xtab中有肯定答案，则应始终使用此值，并且只给出no值，然后应分配0。

x1<-as.data.frame(x)
a<-if(x1$c3=="yes") x[2] else 0

y1<-as.data.frame(y)
b<-if(y1$c2=="yes") y[2] else 0

z1<-as.data.frame(z)
c<-if(z1$c1=="yes") z[2] else 0

我应该得到答案a = 0，b = 1.1和c = 0，但到目前为止，但有限的知识并没有让我走得太远。任何帮助将不胜感激。

Answer 1

每天factor让医生离开。如果您将数据转换为因子，R机制以跟踪分类数据，您的任务将更加容易。

要将矢量转换为系数，请使用factor。如果您事先知道要素级别应该是什么，请使用levels参数指定。

> factor(Df1$c3, levels=c("yes", "no"))
[1] no no no no
Levels: yes no

您可以使用lapply：

在单个语句中将其应用于所有必需的向量

> Df1[, 2:4] <- lapply(Df1[, 2:4], function(x)factor(x, levels=c("yes", "no")))
> str(Df1)
'data.frame':   4 obs. of  5 variables:
 $ c     : int  1 2 3 4
 $ c1    : Factor w/ 2 levels "yes","no": 1 1 1 1
 $ c2    : Factor w/ 2 levels "yes","no": 1 2 2 2
 $ c3    : Factor w/ 2 levels "yes","no": 2 2 2 2
 $ weight: num  1.1 1.2 1.4 0.8

然后您的xtab将返回包含所有因子级别的交叉表：

> xtabs(weight~c3, data=Df1)
c3
yes  no 
0.0 4.5 

> xtabs(weight~c1, data=Df1)
c1
yes  no 
4.5 0.0

Answer 2

您可以使用names属性进行子集化：

> x["yes"]
<NA> 
  NA 
> y["yes"]
yes 
1.1 
> z["yes"]
yes 
4.5

显然，如果没有“是”元素，那么你就得到了NA。

另一种方法是设置数据，以便始终存在两个因子水平：

Df2 <- Df1
Df2[2] <- factor(Df2[[2]],levels=c("no","yes"))
Df2[4] <- factor(Df2[[4]],levels=c("no","yes"))

xtabs(weight~c3,Df2)
c3
 no yes 
4.5 0.0

交叉制表问题

2 个答案: