所有可能分档的频率计数

Question

我有一个数据框。我想要创建一个频率表，按“组”显示 bin 频率。如果有一个包含 0 个实体的 bin，我希望它显示该 bin 中有 0 个实体。

如果我使用table() 函数，我会获得数据框中所有 bin 的频率计数，但不是按“组”。它也没有告诉我，例如，我在 Group 1 Bin 3 中没有任何行。我也查看了tabulate()，但这似乎也不是我所需要的。不知何故，我需要告诉它可能的垃圾箱集合实际上是什么。

这是一些示例代码。

    df = as.data.frame(rbind(c(1,1.2), c(1,1.4), c(1,2.1), c(1,2.5), c(1,2.7), c(1,4.1), c(2,1.6), c(2,4.5), c(2,4.3), c(2,4.8), c(2,4.9)))
    colnames(df) = c("Group", "Value")
    df.in = split(df, df$Group)

    FindBin = function(df){
      maxbin = max(ceiling(df$Value),na.rm=TRUE)+1 #what is the maximum bin value. 
       bin = seq(from=0, to=maxbin, by=1) #Specify your bins: 0 to the maximum value by increments of 1
       df$bin_index = findInterval(df$Value, bin, all.inside = TRUE) #Determine which bin the value is in 
      return(df)
    }

    df.out = lapply(names(df.in), function(x) FindBin(df.in[[x]]))
    df.out2 = do.call(rbind.data.frame, df.out) #Row bind the list of dataframes to one dataframe

df.out2 的输出如下所示：

        Group Value bin_index
    1      1   1.2         2
    2      1   1.4         2
    3      1   2.1         3
    4      1   2.5         3
    5      1   2.7         3
    6      1   4.1         5
    7      2   1.6         2
    8      2   4.5         5
    9      2   4.3         5
    10     2   4.8         5
    11     2   4.9         5

除了上面的输出，我想要一个结果的摘要输出，看起来像这样：

    Group     Bin     Freq
    1         1       0
    1         2       2
    1         3       3
    1         4       0
    1         5       1
    2         1       0
    2         2       1
    2         3       0
    2         4       0
    2         5       4

有什么想法吗？

Answer 1

table 不会为你的第一个问题做你想做的事：

df$bin_index <- factor(df$bin_index, levels=1:5)
table(df[, c("Group", "bin_index")])
#       bin_index
# Group 1 2 3 4 5
#     1 0 2 3 0 1
#     2 0 1 0 0 4

它显示了 bin 3 第 2 组的 0 条目（我想这就是您的意思，第 1 组中有 bin 3 的行）。此外，通过设置因子水平，我还能够让 bin_index 1 显示出来。对于第二个问题，请使用melt：

library(reshape2)
melt(table(df[, c("Group", "bin_index")]))
#    Group bin_index value
# 1      1         1     0
# 2      2         1     0
# 3      1         2     2
# 4      2         2     1
# 5      1         3     3
# 6      2         3     0
# 7      1         4     0
# 8      2         4     0
# 9      1         5     1
# 10     2         5     4