R中有数据表,一列为用户ID,一列为0-23小时中的某一个小时,第三列为第二列数据的频数,如何分别统计0-23小时的频数,并生成一个第一列为ID,第2-25列为每个小时每个ID的频数的数据表
时间: 2024-03-18 10:42:33 浏览: 24
您可以使用dplyr和tidyr包来完成这个任务。具体步骤如下:
1. 首先,使用group_by和summarize函数来计算每个用户每个小时的频数。代码如下:
```R
library(dplyr)
hourly_freq <- your_data %>%
group_by(ID, Hour) %>%
summarize(Freq = sum(Freq))
```
这将生成一个数据表,其中包含每个用户每个小时的频数。
2. 接下来,使用pivot_wider函数将每个小时的频数转换成列。代码如下:
```R
library(tidyr)
wide_freq <- hourly_freq %>%
pivot_wider(names_from = Hour, values_from = Freq, values_fill = 0)
```
这将生成一个数据表,其中每一行表示一个用户,每一列表示一个小时,包含每个小时的频数。
3. 最后,将数据表写入到文件中。代码如下:
```R
write.csv(wide_freq, file = "wide_freq.csv", row.names = FALSE)
```
这将生成一个名为"wide_freq.csv"的文件,其中包含每个小时每个用户的频数。
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```
tapply(df$frequency, df$column2, sum)
```
这段代码将会输出0-23分别的频数。其中,tapply函数用于对df$frequency按照df$column2进行分组,并对每个分组进行求和。
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```
library(dplyr)
library(tidyr)
df %>%
group_by(userID, column2) %>%
summarize(frequency = sum(frequency)) %>%
mutate(column2 = paste0("col", column2)) %>%
pivot_wider(names_from = column2, values_from = frequency, values_fill = 0)
```
这段代码将会输出每个用户ID下每个数的频数,并将结果保存为第一列为ID,第2-25列保存为0-23分别的频数。其中,summarize函数用于对每个用户ID下的每个数进行求和,mutate函数用于将column2列的数转换为"col+数字"的形式,pivot_wider函数则将数据按照userID进行重新排列,将"col+数字"作为列名,frequency作为值,并将缺失值用0填充。