dplyr：将函数table（）应用于data.frame的每一列

3 回答

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  您可以尝试以下不依赖于 tidyr 包的方法 .

  mtcars %>% 
     lapply(table) %>% 
     lapply(as.data.frame) %>% 
     Map(cbind,var = names(mtcars),.) %>% 
     rbind_all() %>% 
     group_by(var) %>% 
     mutate(pct = Freq / sum(Freq))
  

  回复于 2024-04-29T07:10:37+08:00
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  通常，您可能不希望在数据帧的每一列上运行 table() ，因为至少有一个变量是唯一的（ id 字段）并产生非常长的输出 . 但是，您可以使用 group_by() 和 tally() 获取 dplyr 链中的频率表 . 或者你可以使用 count() 为你做 group_by() .

  > mtcars %>% 
      group_by(cyl) %>% 
      tally()
  > # mtcars %>% count(cyl)
  
  Source: local data frame [3 x 2]
  
    cyl  n
  1   4 11
  2   6  7
  3   8 14
  

  如果要执行双向频率表，请按多个变量分组 .

  > mtcars %>% 
      group_by(gear, cyl) %>% 
      tally()
  > # mtcars %>% count(gear, cyl)
  

  您可以使用 tidyr 包的 spread() 将双向输出转换为输出，当输入两个变量时，输出用于接收 table() .

  回复于 2024-04-29T07:10:37+08:00
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  Using tidyverse (dplyr and purrr):

  library(tidyverse)
  
  mtcars %>%
      map( function(x) table(x) )
  

  回复于 2024-04-29T07:10:37+08:00