Таблица частот и группа по нескольким переменным в r

Question

Люди, мне нужен элегантный способ создания частоты и группы по нескольким переменным. Вывод должен быть кадром данных. Я знаю, что ответ лежит где-то в использовании dplyr и data.table, который я все еще изучаю. Я пробовал это link, но я хочу сделать это с помощью dplyr и data.table.

Вот выборочные данные из одной и той же ссылке -

ID <- seq(1:177) 
Age <- sample(c("0-15", "16-29", "30-44", "45-64", "65+"), 177, replace = TRUE) 
Sex <- sample(c("Male", "Female"), 177, replace = TRUE) 
Country <- sample(c("England", "Wales", "Scotland", "N. Ireland"), 177, replace = TRUE) 
Health <- sample(c("Poor", "Average", "Good"), 177, replace = TRUE) 
Survey <- data.frame(Age, Sex, Country, Health) 

Вот результат я ищу. Спасибо и оцените вашу помощь!

Answer 1

Мы можем использовать dcast из data.table

library(data.table) 
dcast(setDT(Survey), Age + Sex ~Health, value.var = "Country", 
        length)[, Total := Average + Good + Poor][] 

---

Если мы не хотим, чтобы ввести имена столбцов, используйте Reduce с +

dcast(setDT(Survey), Age + Sex ~Health, value.var = "Country", 
       length)[, Total := Reduce(`+`, .SD), .SDcols = Average:Poor][] 

Answer 2

Здесь есть метод с использованием data.table и tidyr, но не dcast. Во-первых, вы считаете наблюдения с .N в j переменными интереса

Survey[, .N, by=.(Age, Sex, Health)]

возвращения:

Age Sex  Health N 
30-44 Female Average 10 
65+ Female Poor  9 
0-15 Male Average 3 
16-29 Male Average 6 
30-44 Male Good  6 
45-64 Female Average 8 

Затем используйте spread из tidyr превратить вашу колонку выбора в набор новых столбцов (по одному для каждого уникального значения), заполненному N

spread(Survey[, .N, by=.(Age, Sex, Health)], Health, N)