次のデータがあるとします。[リクエストに応じてデータを追加しています]
col1 <- c("Team A", "Team A", "Team A", "Team B", "Team B", "Team B", "Team C", "Team C", "Team C", "Team D", "Team D", "Team D")
col2 <- c("High", "Medium", "Medium", "Low", "Low", "Low", "High", "Medium", "Low", "Medium", "Medium", "Medium")
col3 <- c("Yes", "Yes", "No", "No", "No", "Yes", "No", "Yes", "No", "Yes", "Yes", "Yes")
col4 <- c("No", "Yes", "No", "Yes", "Yes", "No", "No", "Yes", "No", "Yes", "No", "Yes")
df <- data.frame(col1, col2, col3, col4)
# Col1 Col2 Col3 Col4
# Team A High Yes No
# Team A Medium Yes Yes
# Team A Medium No No
# Team B Low No Yes
# Team B Low No Yes
# Team B Low Yes No
# Team C High No No
# Team C Medium Yes Yes
# Team C Low No No
# Team D Medium Yes Yes
# Team D Medium Yes No
# Team D Medium Yes Yes
dplyr関数を使って次のような結果を得たいと思います。Status_1は、各チームに対するCol3の「はい」の数である必要があり、Status_2は、各チームに対するCol4の「はい」の数である必要があります。
High Medium Low Status_1 Status_2
Team A 1 2 0 2 1
Team B 0 0 3 1 2
Team C 1 1 1 1 1
Team D 0 3 0 3 2
次のステートメントを使用して、「Status_1」と「Status_2」の最後の2列について、通常の要約を生成できます。誰か助けてもらえますか？
df %>%
group_by(Col1, Col2) %>%
summarise(Count = n()) %>%
spread(Col1, Count, fill = 0)
まず、グループによるデータcol1の数数えYes内をcol3してcol4。次に、すべての列で再度グループ化し、を使用して各グループの観測数をカウントしn()ます。最後に、を使用tidyr::pivot_widerしてデータをロングからワイドに変換します。
df %>%
group_by(col1) %>%
mutate_at(vars(col3:col4), ~ sum(. == "Yes")) %>%
rename(status_1 = col3, status_2 = col4) %>%
group_by_all %>%
summarise(n = n()) %>%
tidyr::pivot_wider(names_from = col2, values_from = n, values_fill = list(n = 0))
# # A tibble: 4 x 6
# col1 status_1 status_2 High Medium Low
# <fct> <int> <int> <int> <int> <int>
# 1 Team A 2 1 1 2 0
# 2 Team B 1 2 0 0 3
# 3 Team C 1 1 1 1 1
# 4 Team D 3 2 0 3 0
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