首页 > 解决方案 > pivot_wider,计数出现次数

问题描述

简单的问题。我想在数据集上使用 pivot_wider 来计算每个类别的出现次数:


这是数据 mtcars 的示例(我将它们按 cyl 分组,然后计算不同碳水化合物的出现次数)

mtcars %>%
  dplyr::group_by(cyl,carb) %>%
  dplyr::summarize(sum=n()) %>%
  pivot_wider(id_cols="cyl",names_from="carb",values_from="sum")

# A tibble: 3 x 7
# Groups:   cyl [3]
    cyl   `1`   `2`   `4`   `6`   `3`   `8`
  <dbl> <int> <int> <int> <int> <int> <int>
1     4     5     6    NA    NA    NA    NA
2     6     2    NA     4     1    NA    NA
3     8    NA     4     6    NA     3     1

有没有办法让我直接使用“pivot_wider”来做到这一点?我可以用“dcast”做到这一点

mtcars %>%
  dcast(cyl~carb,fun.aggregate=length)

Using carb as value column: use value.var to override.
  cyl 1 2 3 4 6 8
1   4 5 6 0 0 0 0
2   6 2 0 0 4 1 0
3   8 0 4 3 6 0 1

...但我喜欢在很多其他事情上使用“pivot_wider”(它的语法对我来说很有意义)。

谢谢!

标签: rtidyr

解决方案


您可以使用values_fn参数 to pivot_wider,其作用与fun.aggregatedcast 中的相同。

mtcars %>%
    pivot_wider(id_cols = "cyl",
                names_from = "carb",
                values_from = "am",
                values_fn = list(am = length))

请注意,您必须选择一列(任意,我选择了am),并values_fn作为命名列表给出(说您要获取该列的长度)。这是一个命名列表,因为在其他用例中,您可能会聚合多个列。


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