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r - 在多列上调用 dplyr::count 并以长格式 tibble 返回结果

问题描述

基本上我想这样做，但保持正确的排序顺序：

iris %>% 
    gather() %>% 
    group_by(key) %>% 
    count(value)

但是收集会丢弃属性，因此会丢失排序信息。

（通过排序我的意思是每个物种的计数应该是因子水平的顺序，每个数字的计数应该是数字顺序）。

因此，我认为我必须在调用收集之前嵌套所有列，以便每列成为一个包含一个（数据框）元素的列表。像这样的东西，但它不起作用：

iris %>% 
    summarise_all( function(x) nest(x)) %>% 
    gather() %>% 
    mutate( count_tibbles = map(data, key, function(x) x %>% count(key)))

有任何想法吗？

根据请求，我添加了所需输出的示例：

first_column_count   = iris %>% count(value = Sepal.Length)   %>%  mutate( column_name = "Sepal.Length")  
second_column_count  = iris %>% count(value = Sepal.Width )   %>%  mutate( column_name = "Sepal.Width" )  
third_column_count   = iris %>% count(value = Petal.Length)   %>%  mutate( column_name = "Petal.Length")  
fourth_column_count  = iris %>% count(value = Petal.Width )   %>%  mutate( column_name = "Petal.Width" ) 
fifth_column_count   = iris %>% count(value = Species     )   %>%  mutate( column_name = "Species"     )


rbind(first_column_count, second_column_count, third_column_count, fourth_column_count, fifth_column_count) %>%
    select(3,2,1)

顺便说一句，这与我的第一次尝试非常接近：

iris %>% 
    gather() %>% 
    group_by(key) %>% 
    count(value)

但这仅仅是因为 iris$Species 中的因子级别实际上是按字母顺序排序的。我正在寻找一种不按字母顺序排序的解决方案，这是我的第一次尝试，而是根据因子变量的因子水平和数字变量的数值（不是它们的字母值）对因子变量进行排序。因此，它也适用于因子水平不按字母顺序排列的情况。

标签： rdplyrknitrpurrr

解决方案

如果您排除Species表单gather()但将其包含在其中，group_by()您可以保存物种排序。

iris %>% 
  gather(key='key', value = 'value', 1:4) %>% 
  group_by(Species, key) %>% 
  count(value)

如果将因子添加到键，则可以保持变量的顺序

iris %>% 
  gather(key='key', value = 'value', 1:4) %>% 
  mutate(key=factor(key, levels = names(iris[,1:4]))) %>% 
  group_by(Species, key) %>% 
  count(value)

所以输出看起来像

# A tibble: 175 x 4
# Groups:   Species, key [12]
   Species key          value     n
   <fct>   <fct>        <dbl> <int>
 1 setosa  Sepal.Length   4.3     1
 2 setosa  Sepal.Length   4.4     3
 3 setosa  Sepal.Length   4.5     1
 4 setosa  Sepal.Length   4.6     4
 5 setosa  Sepal.Length   4.7     2
 6 setosa  Sepal.Length   4.8     5
 7 setosa  Sepal.Length   4.9     4
 8 setosa  Sepal.Length   5       8
 9 setosa  Sepal.Length   5.1     8
10 setosa  Sepal.Length   5.2     3
# ... with 165 more rows

这是你想要的吗？

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