如何通过在r中分组计算两列中的转换来生成矩阵表

这是我的数据

id<- c("1", "1", "1", "1", "2", "2", "2", "2", "3", "3", "3", "3")
behav1<- c("A", "C", "C", "B", "C", "C", "A", "A", "A", "B", "B", "A")
behav2<- c("C", "A", "A", "B", "A", "B", "A", "B", "C", "B", "B", "C")
df <- data.frame(id, cond1, cond2)

然而，我得到的是所有受试者的总数

我做错了什么？ 提前谢谢你的帮助

这是否有效：

library(dplyr)
library(purrr)
map(df %>% group_by(id) %>% group_split(.keep = 0), table)
[[1]]
      behav2
behav1 A B C
     A 0 0 1
     B 0 1 0
     C 2 0 0

[[2]]
      behav2
behav1 A B
     A 1 1
     C 1 1

[[3]]
      behav2
behav1 B C
     A 0 2
     B 2 0

---

在这里不使用

table（）

可能更容易。取而代之的是，

groupby（）

所有3列（为每个独特的人和转换提供组），然后总结：

库（dplyr）
#> 
#>正在附加包：“dplyr”
#>以下对象已从“package:stats”屏蔽：
#> 
#>滤波器，滞后
#>以下对象已从“package:base”屏蔽：
#> 
#>相交、setdiff、setequal、并集
身份证件
#>1 A C 1
#>2 1 B 1
#>3 1 C A 2
#>4 2 A 1
#>5 2 A B 1
#>6 2 C A 1
#>7 2 C B 1
#>8 3 A C 2
#>9 3 B 2

以宽泛的格式呈现这一点可能更容易：

（宽\u结果）
tidyr：：枢轴_加宽(
id\u cols=“id”，
name_from=c（“behav1”、“behav2”），
名称\u sep=“->”，
值\u from=“n”
) |> 
突变（跨越（一切（），tidyr:：replace_na，replace=0））
)
#>#tibble:3 x 7
#>id`A->C``B->B``C->A``A->A``A->B``C->B`
#>                           
#> 1 1            1        1        2        0        0        0
#> 2 2            0        0        1        1        1        1
#> 3 3            2        2        0        0        0        0

---

由（v2.0.0）于2021年5月30日创建

df中的

cond1

和

cond2

是什么？好的一个@karthik+1.

library(dplyr)
library(purrr)
map(df %>% group_by(id) %>% group_split(.keep = 0), table)
[[1]]
      behav2
behav1 A B C
     A 0 0 1
     B 0 1 0
     C 2 0 0

[[2]]
      behav2
behav1 A B
     A 1 1
     C 1 1

[[3]]
      behav2
behav1 B C
     A 0 2
     B 2 0