在按计数汇总之前折叠列

Question

我想的是一个非常简单的问题，但是经过大量的木板搜索/阅读教程后，我根本无法弄清楚。

我有一个df，第5到12列中的名称条目均为一种类型。 它们是名称字符串（例如，请参见下文）。 我要做的就是使用聚合或ddply（或另一个，如果更简单...）函数折叠这些列，然后返回每个唯一条目的计数。

ID | Name 1 | Name 2 | Name 3 
Row 1: 278 | John | Tim | Mike
Row 2: 279 | Tim | Steve | John
Row 3: 280 | Tim | Doug | Dave 

因此，理想情况下，我会得到：

 Tim | 3 
 John | 2
 Mike | 1 
 etc. | 1 

我知道这对于一栏如何工作：

counts=aggregate(numeric(nrow(df)), df[c(4)], length)

但是，当我在多列中使用相似的行时，它将返回七个列的唯一组合，而不是具有聚集的唯一条目和总和的nx2向量。

counts2=aggregate(numeric(nrow(df)),df[c(5:12)],FUN = function(x) length(unique(x)))

非常感谢您的帮助。

Answer 1

这是使用dplyr和tidyr一种方法

foo <- data.frame(id = 278:280,
                  Name1 = c("John", "Tim", "Mike"),
                  Name2 = c("Tim", "Steve", "John"),
                  Name3 = c("Tim", "Doug", "Dave"),
                  stringsAsFactors = FALSE)
library(dplyr)
library(tidyr)

foo %>%
    gather(var, names, -id) %>%
    count(names)

#  names n
#1  Dave 1
#2  Doug 1
#3  John 2
#4  Mike 1
#5 Steve 1
#6   Tim 3

Answer 2

我没有赶上Hadley提出的新软件包的速度，但是这是我使用reshape2软件包解决问题的方法。 想法（与上面相同）是将列折叠为一列，然后汇总该数据：

library(reshape2)

dcast(data = melt(foo, id.vars = "id"), value ~ .)
#---
  value .
1  Dave 1
2  Doug 1
3  John 2
4  Mike 1
5 Steve 1
6   Tim 3

Answer 3

读取数据：

txt <- "ID | Name 1 | Name 2 | Name 3 
Row 1: 278 | John | Tim | Mike
Row 2: 279 | Tim | Steve | John
Row 3: 280 | Tim | Doug | Dave "
dat <- read.csv(text = txt, sep = "|", strip.white = TRUE)

您可以在未列出的列上使用as.data.frame表方法。

u <- unlist(dat[-1])
as.data.frame(table(levels(u)[u]))
#    Var1 Freq
# 1  Dave    1
# 2  Doug    1
# 3  John    2
# 4  Mike    1
# 5 Steve    1
# 6   Tim    3