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我有这个数据框：

df <- data.frame(subject = c(rep("one", 20), c(rep("two", 20))),
                 score1 = sample(1:3, 40, replace=T),
                 score2 = sample(1:6, 40, replace=T),
                 score3 = sample(1:3, 40, replace=T),
                 score4 = sample(1:4, 40, replace=T))

   subject score1 score2 score3 score4
1      one      2      4      2      2
2      one      3      3      1      2
3      one      1      2      1      3
4      one      3      4      1      2
5      one      1      2      2      3
6      one      1      5      2      4
7      one      2      5      3      2
8      one      1      5      1      3
9      one      3      5      2      2
10     one      2      3      3      4
11     one      3      2      1      3
12     one      2      5      2      1
13     one      2      4      1      4
14     one      2      2      1      3
15     one      1      3      1      4
16     one      1      6      1      3
17     one      3      4      2      2
18     one      3      2      1      3
19     one      2      5      3      1
20     one      3      6      2      1
21     two      1      6      3      4
22     two      1      2      1      2
23     two      3      2      1      2
24     two      1      2      2      1
25     two      2      3      1      3
26     two      1      5      3      3
27     two      2      4      1      4
28     two      2      6      2      4
29     two      1      6      2      2
30     two      1      5      1      4
31     two      2      1      2      4
32     two      3      6      1      1
33     two      1      1      3      1
34     two      2      4      2      3
35     two      2      1      3      2
36     two      2      3      1      3
37     two      1      2      3      4
38     two      3      5      2      2
39     two      2      1      3      4
40     two      2      1      1      3

请注意，分数具有不同的值范围。1 分范围为 1-3，2 分范围为 -6，3 分范围为 1-3，4 分范围为 1-4

我正在尝试像这样重塑数据：

library(reshape2)
dfMelt <- melt(df, id.vars="subject")

acast(dfMelt, subject ~ value ~ variable)

Aggregation function missing: defaulting to length
, , score1

    1 2 3 4 5 6
one 6 7 7 0 0 0
two 8 9 3 0 0 0

, , score2

    1 2 3 4 5 6
one 0 5 3 4 6 2
two 5 4 2 2 3 4

, , score3

     1 2 3 4 5 6
one 10 7 3 0 0 0
two  8 6 6 0 0 0

, , score4

    1 2 3 4 5 6
one 3 6 7 4 0 0
two 3 5 5 7 0 0

请注意，如果缺少分数，则输出数组会将分数包含为“0”。有没有办法阻止这些丢失的分数被输出acast？

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2 回答 2

1

在这种情况下，您最好坚持使用 base R 的table功能。我不确定您是否可以array像您正在寻找的那样有一个不规则的。

例如：

> lapply(df[-1], function(x) table(df[[1]], x))
$score1
     x
       1  2  3
  one  9  6  5
  two 11  4  5

$score2
     x
      1 2 3 4 5 6
  one 2 5 4 3 3 3
  two 4 2 2 3 4 5

$score3
     x
       1  2  3
  one  9  5  6
  two  4 11  5

$score4
     x
      1 2 3 4
  one 4 4 8 4
  two 2 6 5 7

或者，使用您的“长”数据：

with(dfMelt, by(dfMelt, variable, 
                FUN = function(x) table(x[["subject"]], x[["value"]])))
于 2013-07-14T15:38:23.053 回答
1

由于每个“分数”子集都将具有不同的形状，因此您将无法保留数组结构。一种选择是使用二维数组或 data.frames 的列表。例如：

# your original acast call
res  <-  acast(dfMelt, subject ~ value ~ variable)

# remove any columns that are all zero
apply(res, 3, function(x) x[, apply(x, 2, sum)!=0] )

这使：

$score1
    1 2 3
one 7 8 5
two 6 8 6

$score2
    1 2 3 4 5 6
one 4 2 6 4 1 3
two 2 5 3 4 3 3

$score3
    1  2 3
one 5 10 5
two 5 11 4

$score4
    1 2 3 4
one 5 4 4 7
two 4 6 6 4
于 2013-07-14T18:29:29.237 回答