R中有一个数据表,一列为用户ID,一列为0-23之间的某一个数,一如何统计列为第二列数的频数,如何统计每个用户0-23之间每个数的频数,并将结果保存为第一列为ID,第2-25列保存为0-23个数分别的频数
时间: 2024-03-18 19:42:24 浏览: 18
对于第一个问题,可以使用R语言中的table函数来统计第二列数的频数。假设数据表为df,第二列为column2,则代码如下:
```
table(df$column2)
```
这段代码将会输出每个数在数据表中出现的频数。
对于第二个问题,可以使用dplyr包中的group_by和summarize函数来统计每个用户ID下每个数的频数。假设数据表为df,第一列为userID,第二列为column2,则代码如下:
```
library(dplyr)
df %>%
group_by(userID, column2) %>%
summarize(frequency = n()) %>%
tidyr::pivot_wider(names_from = column2, values_from = frequency, values_fill = 0)
```
这段代码将会输出每个用户ID下每个数在数据表中出现的频数,并且将结果保存为第一列为ID,第2-25列保存为0-23个数分别的频数。其中,pivot_wider函数将数据按照userID进行重新排列,将column2中的数作为列名,frequency作为值,并将缺失值用0填充。
相关问题
R中有一个数据表,一列为用户ID,一列为0-23之间的某一个数,第三列为第二列数的频数,如何分别统计0-23的频数
可以使用base R中的tapply函数来统计0-23的频数。假设数据表为df,第一列为userID,第二列为column2,第三列为frequency,则代码如下:
```
tapply(df$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$column2进行分组,并对每个分组进行求和。
R中有一个数据表,一列为用户ID,一列为0-23之间的某一个数,一如何统计列为第二列数的频数,如何统计0-23之间每个用户ID下每个数的频数呢
对于第一个问题,可以使用R语言中的table函数来统计第二列数的频数。假设数据表为df,第二列为column2,则代码如下:
```
table(df$column2)
```
这段代码将会输出每个数在数据表中出现的频数。
对于第二个问题,可以使用dplyr包中的group_by和summarize函数来统计每个用户ID下每个数的频数。假设数据表为df,第一列为userID,第二列为column2,则代码如下:
```
library(dplyr)
df %>%
group_by(userID, column2) %>%
summarize(frequency = n())
```
这段代码将会输出每个用户ID下每个数在数据表中出现的频数。