dplyr:将函数table()应用于data.frame的每一列

Question

使用dplyr将函数table()应用于data.frame的每一列

我经常使用plyr在数据帧的每一列上应用表函数,如下所示:

library(plyr)
ldply( mtcars, function(x) data.frame( table(x), prop.table( table(x) ) )  )

是否可以在dplyr中执行此操作？

我的尝试失败了:

mtcars %>%  do( table %>% data.frame() )
melt( mtcars ) %>%  do( table %>% data.frame() )

Answer 1

您可以尝试以下不依赖于tidyr包的.

mtcars %>% 
   lapply(table) %>% 
   lapply(as.data.frame) %>% 
   Map(cbind,var = names(mtcars),.) %>% 
   rbind_all() %>% 
   group_by(var) %>% 
   mutate(pct = Freq / sum(Freq))

Answer 2

使用 tidyverse（dplyr 和 purrr）：

library(tidyverse)

mtcars %>%
    map( function(x) table(x) )

或者干脆：

library(tidyverse)

mtcars %>%
    map( table )

Answer 3

通常,您可能不希望table()在数据帧的每一列上运行,因为至少有一个变量将是唯一的(id字段)并产生非常长的输出.但是,您可以使用group_by()和tally()获取dplyr链中的频率表.或者你可以使用count()哪个group_by()适合你.

> mtcars %>% 
    group_by(cyl) %>% 
    tally()
> # mtcars %>% count(cyl)

Source: local data frame [3 x 2]

  cyl  n
1   4 11
2   6  7
3   8 14

如果要执行双向频率表,请按多个变量分组.

> mtcars %>% 
    group_by(gear, cyl) %>% 
    tally()
> # mtcars %>% count(gear, cyl)

您可以使用spread()该tidyr包将双向输出转换为输出时用于接收table()两个变量的输出.