dplyr에서 다른 그룹화 변수를 사용하여 요약

H. 크라우스

수행하려는 각 요약에 대해 서로 다른 그룹화 변수를 사용하여 데이터 프레임을 요약하고 싶습니다. 예를 들어 세 가지 변수 (x1, x2, x3)가 있습니다. 데이터 프레임을 x1로 그룹화하고 해당 그룹의 관측치 수를 얻고 싶지만 x2와 x3에 대해 동일하게 수행하고 싶습니다.

동일한 파이프 블록으로이 작업을 수행하고 싶지만 지금까지 제가 생각 해낸 유일한 해결책은 원하는 각 개별 그룹에 대해 여러 출력을 저장하는 것입니다.

내 데이터 프레임을 재현하려면 :

x1 <- c(0,1,1,2,2,3,3,3,4,4,5,6,6,7,8,9,9,10)
x2 <- c(0,0,1,1,0,1,2,0,0,2,1,0,3,4,2,3,0,3)
x3 <- c(0,1,0,1,2,2,1,3,4,2,4,6,3,3,6,6,9,7)
df <- data.frame(x1,x2,x3)

내 예상 출력은 다음과 같습니다. 여기서 x는 변수의 최소 및 최대 수이고 n_x1-3은 특정 수의 관측치 수이며 해당 변수를 그룹화 변수로 사용합니다.

       x     n_x1     n_x2     n_x3
 1     0        1        7        2
 2     1        2        4        3
 3     2        2        3        3
 4     3        3        3        3
 5     4        2        1        2
 6     5        1       NA       NA
 7     6        2       NA        3
 8     7        1       NA        1
 9     8        1       NA       NA
10     9        2       NA        1
11    10        1       NA       NA

지금까지 각 변수를 개별적으로 요약하고 그룹화 한 다음 마지막 단계로 모두 결합했습니다.

x1_count <- df %>%
  group_by(x1) %>%
  summarise(n_x1=n())

x2_count <- df %>%
  group_by(x2) %>%
  summarise(n_x2=n())

x3_count <- df %>%
  group_by(x3) %>%
  summarise(n_x3=n())

all_count <- full_join(x1_count, x2_count,
                       by=c("x1"="x2")) %>%
  full_join(., x3_count,
            by=c("x1"="x3")) %>%
  rename("x"="x1")

여러 데이터 프레임을 출력하고 나중에 함께 결합 할 필요가없는 해결 방법이 있습니까? 더 깨끗하고 우아한 솔루션을 선호합니다.

아르노 펠드만

간단하고 깔끔한 솔루션

library(tidyr)
df %>%
  pivot_longer(everything(),names_to="variables",values_to="values") %>%
  group_by(variables,values) %>%
  summarize(n_x=n()) %>%
  ungroup() %>%
  pivot_wider(names_from = variables,values_from=n_x)

# A tibble: 11 x 4
   values    x1    x2    x3
    <dbl> <int> <int> <int>
 1      0     1     7     2
 2      1     2     4     3
 3      2     2     3     3
 4      3     3     3     3
 5      4     2     1     2
 6      5     1    NA    NA
 7      6     2    NA     3
 8      7     1    NA     1
 9      8     1    NA    NA
10      9     2    NA     1
11     10     1    NA    NA

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