在 data.frame 中按组计算字符值答案

【问题标题】：Count character values by group in a data.frame在 data.frame 中按组计算字符值
【发布时间】：2016-11-02 14:08:23
【问题描述】：

我有一个包含两列的 data.frame：ID 和 Letter。我需要通过ID 总结Letter 的观察结果。

这里是一个例子：

df = read.table(text = 'ID Letter 
1   A
1   A
1   B
1   A
1   C
1   D
1   B
2   A
2   B
2   B
2   B
2   D
2   F
3   B
3   A
3   A
3   C
3   D, header = TRUE)

我的输出应该是 3 个 data.frames 如下：

df_1

A  3
B  2
C  1
D  1

df_2

A  1
B  3
D  1
F  1 

df_3

A  2
B  1
C  1
D  1

这只是每个 ID 组中字母的计数。我想我可以结合使用table 和aggregate 这两个函数，但是怎么做呢？

【问题讨论】：

为什么table(df$ID, df$Letter)不够用？它们不会是单独的 data.frames，尽管不清楚为什么需要这样做，而不仅仅是您对输出格式的第一次猜测。
如果您需要data.frames 中的list，请尝试library(dplyr);lapply(split(df, df$ID), function(x) count(x, ID, Letter) %>% ungroup() %>% select(-ID))
或者只是 lapply(split(df$Letter, df$ID), function(x) as.data.frame(table(factor(x)))) 没有包
看起来是个骗子。

标签： r dataframe count character

【解决方案1】：

感谢@akrun，请看下面我是如何做到这一点的：

#create list of data.frames 

library(dplyr)

lst = lapply(split(df, df$ID), function(x) count(x, ID, Letter) %>% ungroup() %>% select(-ID))

lst = lapply(lst, function(y) y = as.data.frame(y)) #convert data into data.frames

【讨论】：

【解决方案2】：

这也适用（使用基础 R）：

lapply(split(df, df$ID), function(x) subset(as.data.frame(table(x$Letter)), Freq != 0))

【讨论】：