統計多個變量的因子水平的發生並在一個表中統計結果

Question

這是我的第一篇文章，我對編程和R非常陌生，所以請原諒任何愚蠢。

我有以下數據幀：

a <- data.frame("sickness1" = c(1,1,2,3,3,5,6, 4, 4, 4), 
       "sickness2" = c(NA, NA, 3, 3, 4, 6, 1, 2, 5, 6), 
       "sickness3" = c(NA, NA, 3, 4, 4, 6, 1, 2, 5, 6), 
       "sickness4" = c(NA, NA, 6, 3, 4, 6, 1, 2, 5, 6)) 

每一行代表一個案件。每列是一個有序因子變量。我改變了變量，像這樣的因素（使用的提示，我的計算器找到了！）：

a[] <- lapply(a, factor, 
      levels = c(1:6), 
      labels = c(3, 25, 50, 75, 97, 100)) 

我想獲得以下輸出：

percent sickness1   sickness2 sickness3  sickness4 
1  3   1    1   1   2 
2  25   1    1   1   1 
3  50   2    1   1   2 
4  75   1    2   1   3 
5  97   1    1   1   1 
6  100   2    2   3   1 

我已經找到了解決辦法，這是非常longwinded：

# counting 
ab <- ldply(lapply(a, count)) 

#getting it into the right format 
ab2 <- dcast(
    data = ab, 
    formula = x ~ .id, 
    value.var = "freq") 

# changing the name of the first column 
colnames(ab2)[1] <- "percent" 

#deleting row 7 cause it contains the NAs which I dont want to have 
ab2 <- ab2[-7,] 
ab2 

有沒有更快更簡單的方法來做到這一點？就像在某些方面使用ddply一樣？ 總結（a）給我的輸出太亂了，我不知道如何操作它來看看我想要的樣子。另外我一起工作的真正的數據是這樣大，我必須做這樣的事情很多次....

Answer 1

你可以試試：

un1 <- as.character(sort(unique(unlist(a, use.names=FALSE)))) 
data.frame(percent=un1,do.call(cbind, 
      lapply(a, function(x) table(factor(x, levels=un1))))) 

Answer 2

好了，所以我發現有兩個可能的解決方案：

Nr1時由akrun：

un1 <- as.character(sort(unique(unlist(a, use.names=FALSE)))) 
data.frame(percent=un1,do.call(cbind, 
      lapply(a, function(x) table(factor(x, levels=un1))))) 

NR 2由alexis_laz：

給我è asily使數據看起來像這樣：（這僅僅是一個數據幀與列增加了對機構上文）

a <- data.frame("institution" = c(1:10), "sickness1" = c(1,1,2,3,3,5,6, 4, 4, 4), 
       "sickness2" = c(NA, NA, 3, 3, 4, 6, 1, 2, 5, 6), 
       "sickness3" = c(NA, NA, 3, 4, 4, 6, 1, 2, 5, 6), 
       "sickness4" = c(NA, NA, 6, 3, 4, 6, 1, 2, 5, 6)) 

a[-1] <- lapply(a[-1], factor, 
       levels = c(1:6), 
       labels = c("0 to 3%","4-25%", "25-50%", "51-75%","76-97%","97-100%")) 

我能然後轉換此範圍內的數據形成爲這樣的長的數據格式：

b2 <- melt(a, id.vars = "institution") 

那麼普通表功能的工作原理：

table(b2[[3]], b2[[2]]) 

注意，訂貨事宜

非常感謝你們！

Answer 3

這主要是一個主題類型答案的變體。使用stack和table在一起，就像這樣：

as.data.frame.matrix(   ## converts the output to a data.frame 
    table(      ## does the actual tabulation 
    stack(      ## stack makes your data.frame long 
     lapply(a, as.character)), ## but won't work with factors; convert to char 
     useNA = "no")   ## we don't want NA values 
     )[levels(a[[1]]), ]  ## We want our rows in a nicer order 
#  sickness1 sickness3 sickness4 sickness5 
# 3   2   1   1   1 
# 25   1   1   1   1 
# 50   2   2   1   1 
# 75   3   1   2   1 
# 97   1   1   1   1 
# 100   1   2   2   3 

---

另外，這裏的 「dplyr」 + 「tidyr」 的方法：

library(dplyr) 
library(tidyr) 

a %>% gather(var, val, sickness1:sickness5) %>%  ## make the data long 
    mutate(val = factor(val, levels(unlist(a)))) %>% ## refactor "val" column 
    rev %>%       ## reverse the order of val and var 
    table %>%      ## make your table 
    as.data.frame.matrix   ## convert it to a data.frame 

#  sickness1 sickness3 sickness4 sickness5 
# 3   2   1   1   1 
# 25   1   1   1   1 
# 50   2   2   1   1 
# 75   3   1   2   1 
# 97   1   1   1   1 
# 100   1   2   2   3