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我确信这个问题有一个简单的答案，但我找不到。

我使用 sapply 来总结一个包含数千个观察值的表格。每个观察包含表中每一列（“ASPRU”、“ASPPL”等）的 10 种类型之一（编码为“R”、“B”等）：

        ASPRU ASPBG ASPBY ASPCZ ASPHR ASPMK ASPPL ASPPLA ASPSK ASPSL ASPSR ASPSRA
...      
460     I     -     I     Z     I     I     I      -     -     I     I      I
461     I     -     I     -     I     I     I      -     Z     I     -      I
462     I     -     -     Z     I     -     -      -     -     -     -      -
463     Z     Z     Z     -     Z     -     Z      Z     Z     I     I      Z
477     -     -     -     O     -     -     N      -     -     -     -      -
478     -     -     I     -     -     I     I      -     -     -     I      I
479     -     Z     I     -     I     -     -      -     -     -     I      I
480     -     I     I     I     -     -     -      Z     -     -     -      -
482     -     -     -     -     K     -     -      -     -     -     -      K
483     O     -     -     -     O     -     O      -     -     -     -      O
484     O     -     I     -     -     -     N      O     -     A     -      O

我使用 sapply 和表：

sapply(colnames(NomSuff), function(x) {t(as.table(table(NomSuff[,x])))})

获取每列存在的类型的频率列表。这是一个这样的列表

$ASPRU

   -    A    C    I    K    L    N    O    R    S    V    Z    М 
8352  136  115  697   75   92  147  265   24  142   48   61  193 

$ASPBG

   -    A    C    I    K    L    N    O    S    Z    М 
8899  191  119  388   14  128  183  193   93   76   63 

$ASPBY

   -    A    C    I    K    N    O    S    Z    М 
9194   92   85  385   18  160  213   71   60   69

等等

请注意，用于每列的符号集是不同的。现在，显然我想要一个如下表，其中包含每列的频率组合，即

        -       A   C   I   K   L   N   O   S   Z   М   
ASPBG   8899    191 119 388 14  128 183 193 93  76  63  
ASPBY   9194    92  85  385 NA  18  160 213 71  60  69

（更好的是，用 0 代替 NA）。

我找不到办法做到这一点。我已经尝试过多种方式合并，但我想问题是我无法找到如何以适当的格式转换列表以进行合并。

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读入你的数据：

df <- read.table(text='ASPRU ASPBG ASPBY ASPCZ ASPHR ASPMK ASPPL ASPPLA ASPSK ASPSL ASPSR ASPSRA
460     I     -     I     Z     I     I     I      -     -     I     I      I
461     I     -     I     -     I     I     I      -     Z     I     -      I
462     I     -     -     Z     I     -     -      -     -     -     -      -
463     Z     Z     Z     -     Z     -     Z      Z     Z     I     I      Z
477     -     -     -     O     -     -     N      -     -     -     -      -
478     -     -     I     -     -     I     I      -     -     -     I      I
479     -     Z     I     -     I     -     -      -     -     -     I      I
480     -     I     I     I     -     -     -      Z     -     -     -      -
482     -     -     -     -     K     -     -      -     -     -     -      K
483     O     -     -     -     O     -     O      -     -     -     -      O
484     O     -     I     -     -     -     N      O     -     A     -      O', header=TRUE, stringsAsFactors=T)

将所有内容转换为因数table、 和rbind：

do.call(rbind,lapply(df, function(x) table(factor(x, levels=c(levels(unlist(df)))))))

结果：

        -   I   O   Z   K   N   A
ASPRU   5   3   2   1   0   0   0
ASPBG   8   1   0   2   0   0   0
ASPBY   4   6   0   1   0   0   0
ASPCZ   7   1   1   2   0   0   0
ASPHR   4   4   1   1   1   0   0
ASPMK   8   3   0   0   0   0   0
ASPPL   4   3   1   1   0   2   0
ASPPLA  8   0   1   2   0   0   0
ASPSK   9   0   0   2   0   0   0
ASPSL   7   3   0   0   0   0   1
ASPSR   7   4   0   0   0   0   0
ASPSRA  3   4   2   1   1   0   0
于 2013-10-21T09:52:14.973 回答