R 因子变量的绘图频率

我试图掌握所有用于操纵数据结构的各种工具——我研究了apply、Sappy、tapply、Reformate等，但我仍然不确定在每种情况下使用哪种工具

对于我当前的问题，我有如下数据：

ID    T1Measure    T2Measure    ...
1     1            1
2     1            2
...

其中T1Measure表示时间1时因子/分类变量的度量，T1Measure表示时间2时相同用户的相同变量的度量，以此类推

我的目标是生成该度量的分布如何随时间变化的图表（每个因素的频率和每个因素的比例）

我知道这很简单，但我很难思考如何才能得到我想要的

我相信，对于ggplot，我想要的是：

FactorID     variable     value
1             T1           2
2             T1           0
1             T2           1
2             T2           1
...

---

我想知道我应该使用哪个软件包来实现这一点，但更一般地说，这是一种思考数据结构的好方法，以及如何识别操作数据结构的最佳方式。

我不确定我是否会在这里使用任何apply语句，但

重塑2

软件包会有所帮助

#sample data
dd<-data.frame(
    ID=c(1,2,3,4,5,6),
    T1=c(1,2,2,1,1,2),
    T2=c(1,1,2,1,1,2),
    T3=c(2,1,1,2,1,1)
)

library(reshape2)
mm<-melt(dd,id.vars="ID", variable.name="Measure", value.name="FactorID")

#option 1 (useful for counts of discrete values)
as.data.frame(with(mm, table(FactorID, Measure))

#option 2 (useful for collapsing data)
aggregate(ID~FactorID+Measure, mm, FUN=length)

#示例数据
dd“思考数据结构的好方法”这个更一般的问题确实不适合这个网站，因为这个问题没有明确的答案。最好询问有关编程的具体问题。