R中有一个数据表，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，如何分别统计每个小时的频数，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

可以使用dplyr包中的group_by和mutate函数来统计每个小时的频数，并使用tidyr包中的pivot_wider函数将数据按照要求重新排列。假设数据表为df，第一列为userID，第二列为hour，第三列为frequency，则代码如下：

library(dplyr)
library(tidyr)

df %>% 
  group_by(userID, hour) %>% 
  summarize(frequency = sum(frequency)) %>% 
  mutate(hour = paste0("hour", hour)) %>% 
  pivot_wider(names_from = hour, values_from = frequency, values_fill = 0)

这段代码将会输出每个小时每个ID的频数，并将结果保存为第一列为ID，第2-25列保存为每个小时每个ID的频数的数据表。其中，summarize函数用于对每个小时进行求和，mutate函数用于将hour列的数转换为"hour+数字"的形式，pivot_wider函数则将数据按照userID进行重新排列，将"hour+数字"作为列名，frequency作为值，并将缺失值用0填充。

相关问题

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小时共24个小时的频数，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

你可以使用R中的tidyr和dplyr包来进行数据处理和统计。首先，将数据表按小时分组，然后使用spread函数将小时列转换为每个小时的列，并在每个小时列中填充频数值。最后，使用pivot_longer函数将每个小时列转换为一列，并重新命名列名。以下是示例代码：

library(tidyr)
library(dplyr)

# 假设数据表为df，ID列为id，小时列为hour，频数列为freq

# 分组统计每个小时的频数
hour_freq <- df %>%
  group_by(id, hour) %>%
  summarise(freq = sum(freq)) %>%
  ungroup()

# 将小时列转换为每个小时的列，并填充频数值
hour_freq_wide <- spread(hour_freq, key = hour, value = freq, fill = 0)

# 重命名列名
colnames(hour_freq_wide)[-1] <- paste0("hour_", colnames(hour_freq_wide)[-1])

# 将每个小时列转换为一列
hour_freq_long <- pivot_longer(hour_freq_wide, cols = starts_with("hour_"), names_to = "hour", values_to = "freq")

# 最终结果
hour_freq_long

这样就可以得到一个第一列为ID，第2-25列为每个小时每个ID的频数的数据表。

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，如何将数据表转换为第一列为ID，第2-25列保存为0-23分别的频数

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，并使用tidyr包中的pivot_wider函数将数据按照要求重新排列。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：

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。