Anzahl nach Ebenen in mehreren Spalten

Question

Dies ist die Erweiterung here.
Daten wie folgt aussehen:

ID Type Problem1 Value1  Problem2 Value2 Problem3 Value3 
1 A  X   500  Y   1000  Z   400 
2 A  X   600  Z   700  
3 B  Y   700  Z   100 
4 B  W   200  V   200 
5 C  Z   500  V   500  
6 C  X   1000  W   100  V   900 

Das Ergebnis, das ich will, ist:

Type X  Y  Z  W  V 
A  2  1  2  0  0 
B  0  1  1  1  1 
C  1  0  1  1  2 

Ich will die Nummer unter jeder Gruppe zählen, wie kann ich tun?

# data 
dt <- fread(" 
ID Type Problem1 Value1  Problem2 Value2 Problem3 Value3 
1 A  X   500  Y   1000  Z   400 
2 A  X   600  Z   700  
3 B  Y   700  Z   100 
4 B  W   200  V   200 
5 C  Z   500  V   500  
6 C  X   1000  W   100  V   900", fill = T) 

ich versuchen, dieses:

dcast(melt(dt, measure = patterns("^Value", "^Problem"), 
     value.name = c("Value", "Problem"))[Problem != "" 
     ][, Problem := factor(Problem, levels = c("X", "Y", "Z", "W", "V"))], 
     Type ~Problem, value.var = "Value", sum/mean, na.rm = TRUE) 

aber es hat den Fehler.

Answer 1

ich es in der langen Form speichern würde (ähnlich den Versuch des OP) ...

dt[Problem3 == "", Problem3 := NA] 
mDT = melt(dt, 
    id = c("ID", "Type"), 
    meas = patterns("Problem", "Value"), 
    variable.name = "Item", 
    value.name = c("Problem", "Value"), 
    na.rm = TRUE 
) 

    ID Type Item Problem Value 
1: 1 A 1  X 500 
2: 2 A 1  X 600 
3: 3 B 1  Y 700 
4: 4 B 1  W 200 
5: 5 C 1  Z 500 
6: 6 C 1  X 1000 
7: 1 A 2  Y 1000 
8: 2 A 2  Z 700 
9: 3 B 2  Z 100 
10: 4 B 2  V 200 
11: 5 C 2  V 500 
12: 6 C 2  W 100 
13: 1 A 3  Z 400 
14: 6 C 3  V 900 

Dann einfach es ist Gießen zu breit:

dcast(mDT, Type ~ Problem, fun.agg = length) 

    Type V W X Y Z 
1: A 0 0 2 1 2 
2: B 1 1 0 1 1 
3: C 2 1 1 0 1 

Wenn Sie wollen e Spalten in einer bestimmten Reihenfolge wollen oder unbeobachtet Ebenen Problem enthält, können Sie einen Faktor verwenden (wie die OP tat):

dcast(mDT, Type ~ factor(Problem, levels=c("X","Y","Z","W","V")), fun.agg = length) 

# or more permanently 

mDT[, Problem := factor(Problem, levels=c("X","Y","Z","W","V"))] 
dcast(mDT, Type ~ Problem, fun.agg = length) 

Answer 2

können Sie versuchen, eine dplyr Lösung:

library(tidyverse) 
dt %>% 
    select(Type, starts_with("Problem")) %>% 
    gather(key, value, -Type) %>% 
    group_by(Type) %>% 
    filter(!value=="") %>% 
    count(value) %>% 
    spread(value, n, fill = 0) 
# A tibble: 3 x 6 
# Groups: Type [3] 
    Type  V  W  X  Y  Z 
* <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> 
1  A  0  0  2  1  2 
2  B  1  1  0  1  1 
3  C  2  1  1  0  1 

Answer 3

# data 
dt <- fread(" 
      ID Type Problem1 Value1  Problem2 Value2 Problem3 Value3 
      1 A  X   500  Y   1000  Z   400 
      2 A  X   600  Z   700  
      3 B  Y   700  Z   100 
      4 B  W   200  V   200 
      5 C  Z   500  V   500  
      6 C  X   1000  W   100  V   900", fill = T) 

dt <- dt[,c("Type", "Problem1", "Problem2", "Problem3")] 
dt <- melt(dt, id = "Type") 
cnt <- dt[,.(freq = .N), by = .(Type, value)] 

mat <- reshape(cnt, idvar = "Type", timevar = "value", direction = "wide") 
> mat 
    Type freq.X freq.Y freq.W freq.Z freq.V freq. 
1: A  2  1  NA  2  NA  1 
2: B  NA  1  1  1  1  2 
3: C  1  NA  1  1  2  1