R 计算变量组的频率

我想根据发现的物种来计算模式的频率

这是数据框，我想数一数每种类型的吉特的数量，并数一数那些只发现埃及的吉特，只有那些发现albo的吉特和混合吉特的吉特

type_gite            aegypti          albopictus                    total 
recipient_abandonne       19                   0                       19
recipient_stockage         0                   2                        2
recipient_stockage         8                   0                        8
recipient_stockage        36                   0                       36
recipient_stockage        13                   0                       13
recipient_stockage         1                   3                        4
autres                     0                   1                        1
autres                     0                   9                        9
recipient_abandonne        3                   0                        3

下面是它的外观：

type gite             aegypti  albopictus  mixed  total
recipient_abandonne         2           0      0      2
recipient stockage          3           1      1      5
autres                      0           2      0      2
total                       5           3      1      9

---

哪种代码或聚合公式最合适？

我想您正在寻找类似的东西。我以一些随机的虚拟数据为例

library(dplyr)
# Create dummy data
df <- data.frame(matrix(rnorm(10), ncol = 2))
df <- cbind(c("blah", "blah", "meh", "meh", "meh"), df)
colnames(df) <- c("grouping_variable", "some_var", "some_other_var")
# Group by 1 variable & summarise on rest
df %>% group_by(grouping_variable) %>% summarise_all(sum)

---

以下是我的想法：

#create data
df = data.frame(type_gite = c('recipient_abandonne', 'recipient_stockage', 'recipient_stockage', 
                              'recipient_stockage', 'recipient_stockage', 'recipient_stockage', 'autres', 'autres',
                              'recipient_abandonne'),
                aegyti_collected = c(19, 0, 8, 36,13,1,0,0,3),
                albopictus_collected = c(0,2,0,0,0,3,1,9,0),
                total_collected = c(19,2,8,36,13,4,1,9,3))

#Classify as Mixed or only one of species using case when
df$label = case_when(df$albopictus_collected == 0 ~ 'Aegyti Only',
                                          df$aegyti_collected == 0 ~ 'Albopictus Only',
                                          TRUE ~'Mixed')

#frequency table
df = data.frame(rbind(table(df$type_gite, df$label)))

#add column title back in
df = df %>% tibble::rownames_to_column(var = 'type_gite')

#create total column
library(janitor)
df = df %>% adorn_totals("col")

您可以使用dplyr和CONTITOR获取总行，以实现所需的功能：

#install.packages("janitor")
#install.packages("dplyr") 
library(dplyr)

df1 %>% select(-total_collected) %>% group_by(type_gite) %>% 
  mutate(mixed = +(aegyti_collected * albopictus_collected > 0)) %>%  
  mutate_at(vars(aegyti_collected:albopictus_collected), list(~+(. > 0)*!(mixed))) %>% 
  summarise_all(sum)  %>% janitor::adorn_totals(c("row", "col"))

数据：

---

由v0.2.1于2019-04-30创建，感谢您的解决方案，但它与我正在寻找的类似，而不是确切的点。例如，对于您的数据帧，您应该记录分组_变量的出现。上面的代码不完全符合我的数据您也需要每个列的总计，因此在结尾do df=df%>%adorn_TotalsRow感谢您的回答，但是代码有一个问题，因为它在select中给出了错误消息error.，-TOTALL:未使用的参数-TOTALL。我不知道这是什么意思。请你解释一下好吗？再次感谢。@ArmelTedjou我怀疑您实际上没有total列，这是您添加到问题中用于说明的内容。select total只会从输出中删除该列，因此如果您实际上没有该列，请删除select total%>%此管道，它将适用于您。此外，列名应与实际数据集匹配！所以如果你有这个列，它叫做total_collected，那么就用它代替total。

    #>            type_gite aegyti_collected albopictus_collected mixed Total
    #>               autres                0                    2     0     2
    #>  recipient_abandonne                2                    0     0     2
    #>   recipient_stockage                3                    1     1     5
    #>                Total                5                    3     1     9 

df1 <- structure(list(type_gite = structure(c(2L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 1L, 1L, 2L), 
        .Label = c("autres", "recipient_abandonne", "recipient_stockage"), 
        class = "factor"), 
        aegyti_collected = c(19, 0, 8, 36, 13, 1, 0, 0, 3), 
        albopictus_collected = c(0, 2, 0, 0, 0, 3, 1, 9, 0), 
        total_collected = c(19, 2, 8, 36, 13, 4, 1, 9, 3)), 
        class = "data.frame", row.names = c(NA, -9L))