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meltここまでたどり着いたので、txオブジェクトをdcast次のように使用してみませんか。

dcast(melt(tx, id.vars=c(1, 2)), ExamenYear ~ StudentGender + variable)
#   ExamenYear F_participated F_passed M_participated M_passed
# 1       2007              1        1              1        1
# 2       2008              1        1              2        2
# 3       2009             NA       NA              3        2

ただし、より直接的なアプローチは、おそらくmelt最初からデータに対して行うことです。

df.m <- melt(df, id.vars=c(1:4))
dcast(df.m, ExamenYear ~ StudentGender + variable, 
      function(x) sum(x == "yes"))
#   ExamenYear F_participated F_passed M_participated M_passed
# 1       2007              1        1              1        1
# 2       2008              1        1              2        2
# 3       2009              0        0              3        2

更新: Base R アプローチ

必要なコードは「きれい」ではありませんが、ベース R でこれを行うこともそれほど難しくありません。1 つのアプローチを次に示します。

  1. aggregate()あなたの例から取得するために使用しtxます。

    dfa <- aggregate(cbind(participated, passed) ~ 
  ExamenYear + StudentGender, df, function(x) sum(x == "yes"))
dfa
#   ExamenYear StudentGender participated passed
# 1       2007             F            1      1
# 2       2008             F            1      1
# 3       2007             M            1      1
# 4       2008             M            2      2
# 5       2009             M            3      2

  2. 「ロング」から「ワイド」reshapeへの変形に使用。dfa

    reshape(dfa, direction = "wide", 
        idvar="ExamenYear", timevar="StudentGender")
#   ExamenYear participated.F passed.F participated.M passed.M
# 1       2007              1        1              1        1
# 2       2008              1        1              2        2
# 5       2009             NA       NA              3        2
于 2012-09-15T11:59:45.590 に答える