R因子级别作为列名和计数值

我希望将不同变量的因子级别作为列名，并将每个PatID的计数作为值。 我所拥有的是：

data_sample <- data.frame(
  PatID   = c(1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 3L, 3L, 3L, 3L),
  status1 = c("I250", "NA", "NA", "X560", "M206", "NA", "NA", "M206", "NA"),
  status2 = c(".", "M206", "NA", "I250", "I250", "M206", "NA", "NA", "X560"),
  status3 = c(".", "I250", "NA", "NA", "NA", "I250", "X560", "NA", "NA")
)

有人能帮忙吗？我尝试了dcast和其他方法，但结果一直没有出现

data\u sample%
data_sample <- data.frame(
  PatID   = c(1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 3L, 3L, 3L, 3L),
  status1 = c("I250", "NA", "NA", "X560", "M206", "NA", "NA", "M206", "NA"),
  status2 = c(".", "M206", "NA", "I250", "I250", "M206", "NA", "NA", "X560"),
  status3 = c(".", "I250", "NA", "NA", "NA", "I250", "X560", "NA", "NA")
)

library(tidyverse)
data_sample %>%
  gather(status_num, value, -PatID) %>%
  filter(value != "NA", value != ".") %>%
  count(PatID, value) %>%  # Improvement by @antoniosk 
  spread(value, n, fill = 0)

# A tibble: 3 x 4
# Groups:   PatID [3]
  PatID  I250  M206  X560
  <int> <int> <int> <int>
1     1     2     1    NA
2     2     2     1     1
3     3     1     2     2

聚集（状态数量，值，-PatID）%>%
过滤器（值！=“NA”，值！=”）%>%
计数（PatID，value）%>%#由@antoniosk改进
排列（值，n，填充=0）
#一个tibble:3x4
#组别:PatID[3]
帕蒂I250 M206 X560
1 1 2 1 NA
2     2     2     1     1
3     3     1     2     2

使用“data.table”可以执行如下操作：

库（data.table）；melt（如.data.table（data_sample），measure.vars=patterns（“^status”）[！值%c（“.”，“NA”），dcast（.SD，PatID~value）]

。

data_sample <- data.frame(
  PatID   = c(1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 3L, 3L, 3L, 3L),
  status1 = c("I250", "NA", "NA", "X560", "M206", "NA", "NA", "M206", "NA"),
  status2 = c(".", "M206", "NA", "I250", "I250", "M206", "NA", "NA", "X560"),
  status3 = c(".", "I250", "NA", "NA", "NA", "I250", "X560", "NA", "NA")
)

library(tidyverse)
data_sample %>%
  gather(status_num, value, -PatID) %>%
  filter(value != "NA", value != ".") %>%
  count(PatID, value) %>%  # Improvement by @antoniosk 
  spread(value, n, fill = 0)

# A tibble: 3 x 4
# Groups:   PatID [3]
  PatID  I250  M206  X560
  <int> <int> <int> <int>
1     1     2     1    NA
2     2     2     1     1
3     3     1     2     2