如何根据一系列子集在dataframe上创建一个表函数，然后可视化结果表的特定值？
如何根据一系列子集在dataframe上创建一个表函数，然后可视化结果表的特定值？
提问于 2022-10-20 16:06:14
我有很多数据集: df作为主要数据框架(但让我们想象它们都是非常大的数据集)
df = data.frame(x = seq(1,20,2),
y = c('a','a','b','c','a','a','b','c','a','a'),
z = c('d','e','e','d','f','e','e','d','e','f') )
g = data.frame(xx = c(2,3,4,5,7,8,9) )
h = data.frame(xx = c(3,5,7,8,9) )
i = data.frame(xx = c(2,3,6,8) )
j = data.frame(xx = c(1,3,6) )我希望每次使用对方数据的xx (xx用于子集df)将一组频率表生成到df的y列。
然后每次使用彼此数据的xx将一组频率表生成到df的Z列(xx用于子集df)。
下一步：
我想形象化一个变量的每个值的频率，以研究它的发展：
例如，对于变量y:从g到j的值a的发展是: 2，2，1，2，我想用一种简单的方式对变量y的每个值进行可视化。
回答 1
Stack Overflow用户
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发布于 2022-10-20 16:08:24
我们可以将数据集放在一个list中(dplyr::lst-返回一个命名列表)，在list上循环使用map，基于'x‘列的主数据集子集，或者做一个inner_join并得到频率count。
library(dplyr)
library(purrr)
map(lst(g, h, i,j),
~ inner_join(df, .x, by = c("x" = "xx")) %>%
count(y, name = 'Count'))-output
$g
y Count
1 a 2
2 b 1
3 c 1
$h
y Count
1 a 2
2 b 1
3 c 1
$i
y Count
1 a 1
$j
y Count
1 a 2或在base R中
lapply(list(g = g, h = h, i = i, j = j),
\(dat) subset(df, x %in% dat$xx, select = y ) |>
table())如果我们需要可视化，要么转换成单个数据集，然后使用geom_col/geom_bar执行barplot，要么在基R中使用barplot
library(ggplot2)
map_dfr(lst(g, h, i,j),
~ inner_join(df, .x, by = c("x" = "xx")) %>%
count(y, name = 'Count'), .id = 'grp') %>%
ggplot(aes(x = grp, y = Count, fill = y)) +
geom_col(position = "dodge")页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/74143013
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