如何通過所有列循環，並比較特定列和情節頻率讀取出局

Question

我有一個看起來類型的數據幀是這樣的：

y<-c("A1","B1", "C2", "A1", "B1","C1", "A1","B2", "C3", "A1", "B1", "C4", "A1", "B1","C4", "A1","B2", "C4", "A1","B1", "C4", "A1", "B1", "C4") 
test<- data.frame(matrix(y, nrow = 3, ncol = 8)) 
colnames(test) <- c("Learn_1", "Car_1", "Car_2", "Fan_1", "Fan_2", "Fan_3","Kart_1", "God_1") 
test 

Learn_1 Car_1 Car_2 Fan_1 Fan_2 Fan_3 Kart_1 God_1 
1  A1 A1 A1 A1 A1 A1  A1 A1 
2  B1 B1 B2 B1 B1 B2  B1 B1 
3  C2 C1 C3 C4 C4 C4  C4 C4 

我的真實數據有不等長和數以千計的13列的行和值混在一起。我想確定God_1中每個值到所有其他列的頻率，但是對於每個具有相同字的列（意味着列來自同一研究）（即，列和Fan將數值頻率計爲1，如果該值顯示在這些列中不止一次，然後我想繪出在GOD_1中可用值的總百分比（100％）上顯示5,4,3,2,1的值的百分比。總數值，然後是不同的百分比陰影區分頻率值（1,2,3,4,5）。我的陰謀應該有最小1和最大5（有5個獨特的列字）。

我的問題是，我不知道如何開始這個，但在過去的幾天思考這個。想法任何人？

這些頻率多少次y根據我想要的東西顯示：

A1 = 5 
B1 = 5 
C4 = 3 

這裏是我的例子，我的真實數據看起來像這樣，但有2366 obs。 13個變量，各個係數w /一些數量的級別（範圍從200：3000）

str(test) 
'data.frame': 3 obs. of 8 variables: 
$ Learn_1: Factor w/ 3 levels "A1","B1","C2": 1 2 3 
$ Car_1 : Factor w/ 3 levels "A1","B1","C1": 1 2 3 
$ Car_2 : Factor w/ 3 levels "A1","B2","C3": 1 2 3 
$ Fan_1 : Factor w/ 3 levels "A1","B1","C4": 1 2 3 
$ Fan_2 : Factor w/ 3 levels "A1","B1","C4": 1 2 3 
$ Fan_3 : Factor w/ 3 levels "A1","B2","C4": 1 2 3 
$ Kart_1 : Factor w/ 3 levels "A1","B1","C4": 1 2 3 
$ God_1 : Factor w/ 3 levels "A1","B1","C4": 1 2 3 

Answer 1

我們可以使用dplyr和tidyr。

首先數據是gather ED寬格式，然後我們從標籤separate數字部分，使用distinct刪除重複，算上所有的occurances，並使用left_join只能看着那些人在God_1列。

library(dplyr) 
library(tidyr) 
dat %>% gather(key, val) %>% 
     separate(key, c("id", "num")) %>% 
     distinct(id, val) %>% 
     count(val) %>% 
     left_join(dat["God_1"], ., by = c(God_1 = "val")) 



Source: local data frame [3 x 2] 

    God_1 out 
    (fctr) (dbl) 
1  A1  5 
2  B1  5 
3  C4  3