频率表，二进制变量，r 中的条件

Question

我目前正在处理以下数据框：

     ID         Person        Rain             car.1   cars.2  car.3  car.4
1    31         1             no rain            1      0       1      0
2    31         1             no rain            0      1       0      0
3    31         1             rain               1      1       0      1
4    31         1             rain               0      0       0      0
5    31         1             rain               0      1       0      1
6    32         2             no rain            0      0       0      0
7    32         2             no rain            1      1       1      1
8    32         2             rain               0      0       0      0
9    32         2             no rain            1      1       0      1
10   32         2             rain               0      0       0      0
11   33         3             no rain            1      1       1      1

数据框的含义如下： 每个人有 5 行，其中人说它使用了哪辆车，例如人 1 使用了汽车 1 和汽车 3。 我想要做的是，根据是否下雨以及所用汽车的组合，得到一个频率表之类的东西。 总的来说，我们可以获得以下汽车组合：

(car1), (car2), (car3), (car4), (car1, car2), (car1, car3), (car1, car4), (car2, car3), (car2, car4), (汽车3, 汽车4),

(car1, car2, car3),......(car1, car2, car3, car4)

我想要这样的东西：

                         rain    no rain
car1                       1         4
car2                       1         3
car3                       0         3
car4                       2         3
car1, car2                 1         3
.....
car1, car2, car3, car4     0         1

下雨时car1用了一次，没下雨时car1用了4次。

我尝试了类似的方法：

xtabs( ~Rain + car.1 + car.2 + car.3 + car.4 ,data = df)

但我无法解释结果

提前谢谢你

Answer 1

这是使用 dplyr 和 tidyr 库的一种方法 -

library(dplyr)
library(tidyr)

cols <- grep('car', names(df), value = TRUE)

df %>%
  rowwise() %>%
  mutate(result = toString(cols[c_across(starts_with('car')) == 1])) %>%
  ungroup %>%
  filter(result != '') %>%
  count(result, Rain) %>%
  pivot_wider(names_from = Rain, values_from = n, values_fill = 0)

逻辑是为result 中的每一行创建一个逗号分隔的字符串。如果一列的值为 1，我们将该列名称包含在 result 中。删除每个组合出现全 0 和 count 的行。