使用purrr :: map对列进行分组并获得频率

如何解决使用purrr :: map对列进行分组并获得频率

我正在尝试使用tidyverse代码获取多列的交叉表。

样本数据：

df <- data.frame(col1=c("a","b","c","c"),col2=c(NA,"d","e"))  %>%
  mutate_all(as.character)
df
  col1 col2
1    a <NA>
2    b    d
3    c    d
4    c    e

使用套用，我将执行以下操作：

apply(df,2,function(x) data.frame(table(x)))

我尝试了下面的无效代码：

df %>% 
  map_df(function(.x) {
    group_by(.x) %>% summarise(n=n()) %>% print()
    })

解决方法

可以使用purrr::map进行以下操作：

library(purrr)

map(df,~as.data.frame(table(.x)))

#> $col1
#>   .x Freq
#> 1  a    1
#> 2  b    1
#> 3  c    2
#> 
#> $col2
#>   .x Freq
#> 1  d    2
#> 2  e    1

,

带有lapply

的选项

lapply(df,function(x) as.data.frame(table(x)))

,

在Python38中，您可以通过几种方式来实现。

1. 使用tidyverse

purrr::map

1. 获取长格式的数据，然后为每一列和每个值计数

library(dplyr)
purrr::map(names(df),~df %>% count(.data[[.x]]))