R中的数据透视表输出？

Question

我正在撰写一份报告,要求在Excel中生成多个数据透视表.我想有一种方法可以在R中执行此操作,以便我可以避免使用Excel.我想输出如下面的截图(教师姓名编辑).据我所知,我可以使用reshape包来计算聚合值,但我需要多次这样做,并以某种方式以正确的顺序获取所有数据.那时,我应该在Excel中完成它.有没有人有任何建议或包装建议？谢谢!

(编辑)数据从学生,他们的老师,学校和成长列表开始.然后汇总这些数据以获得具有平均班级增长的教师列表.请注意,然后老师按学校分组.我预见到目前为止这个问题最大的问题是你如何获得小计和总行数(BSA1总计,总计等),因为它们与其他行的观察类型不同？您是否只需手动计算它们并尝试以正确的顺序获取它们,以便它们出现在该组的底部？

Answer 1

这是计算位的赃物:

set.seed(1)
school  <- sample(c("BSA1", "BSA2", "HSA1"), 100, replace=T)
teacher <- sample(c("Tom", "Dick", "Harry"), 100, replace=T)
growth <- rnorm(100, 5, 3)

myDf <- data.frame(school, teacher, growth)

require(reshape2)

aggregate(growth ~ school + teacher, data =myDf, FUN=mean)

myDf.melt <- melt(myDf, measured="growth")
dcast(myDf.melt, school + teacher ~ ., fun.aggregate=mean, margins=c("school", "teacher"))

我没有解决输出格式,只有计算.生成的数据框应如下所示:

   school teacher       NA
1    BSA1    Dick 4.663140
2    BSA1   Harry 4.310802
3    BSA1     Tom 5.505247
4    BSA1   (all) 4.670451
5    BSA2    Dick 6.110988
6    BSA2   Harry 5.007221
7    BSA2     Tom 4.337063
8    BSA2   (all) 5.196018
9    HSA1    Dick 4.508610
10   HSA1   Harry 4.890741
11   HSA1     Tom 4.721124
12   HSA1   (all) 4.717335
13  (all)   (all) 4.886576

该示例使用reshape2包来处理小计.

我认为R是这里工作的正确工具.我完全理解不确定如何开始这个分析.几年前我从Excel来到R,起初可能很难.让我指出四个专业提示,以帮助您在Stack Overflow中获得更好的答案:

1)提供数据,即使模拟:您可以看到我在答案开始时模拟了一些数据.如果你提供了那个模拟它会a)节省我的时间b)给你一个使用你自己的数据结构的答案,而不是我梦想的那个和c)其他人会回答.我经常跳过没有数据的问题,因为我已经厌倦了猜测数据被告知我的答案很糟糕因为我猜错了.

2)问一个明确的问题."我如何做我的工作"不是一个明确的问题."我如何获取此示例数据并在聚合中创建小计,如此示例输出"是一个特定的问题.

3)不断询问!我们都在练习中变得更好.你试图在R中做更多而在Excel中做得更少,所以你显然高于平均智力.继续使用R并继续提问.一切都会变得更加容易.

4)描述事物时要小心你的话.你在编辑过的问题中说你有一份"清单".R中的列表是特定的数据结构.我怀疑你实际上有一个数据框,并且在一般意义上使用术语"列表".这可能会造成一些混乱.它还说明了您希望提供自己的数据的原因.

Answer 2

使用JD Long的模拟数据,并添加sd和计数:

   library(reshape)  # not reshape2
   cast(myDf.melt, school + teacher ~ ., margins=TRUE , c(mean, sd, length))
   school teacher     mean       sd length
1    BSA1    Dick 4.663140 3.718773     14
2    BSA1   Harry 4.310802 1.430594      9
3    BSA1     Tom 5.505247 4.045846      4
4    BSA1   (all) 4.670451 3.095980     27
5    BSA2    Dick 6.110988 2.304104     15
6    BSA2   Harry 5.007221 2.908146      9
7    BSA2     Tom 4.337063 2.789244     14
8    BSA2   (all) 5.196018 2.682924     38
9    HSA1    Dick 4.508610 2.946961     11
10   HSA1   Harry 4.890741 2.977305     13
11   HSA1     Tom 4.721124 3.193576     11
12   HSA1   (all) 4.717335 2.950959     35
13  (all)   (all) 4.886576 2.873637    100