2

私のデータセットは以下の通りです: http://dl.dropbox.com/u/822467/Data.csv

私の状況はこれです。一連の質問 (全部で 27 個) がありますが、応答は本質的にバイナリです。0=いいえ、1=はい、999=不明。

私の最初の問題は、すべての列を因子に変換する方法です。を使用して1つずつ実行できますas.factorsが、永遠にかかります。

私の2番目の問題は、ヘッダーとして質問を、最初の列としてはいといいえを含む要約が必要であり、セルには各質問のはいといいえの頻度が入力されていることです。

% を持つ別のデータフレームも必要です。私ができるどんな助けにも大いに感謝します。Hmiscのパッケージの要約と要約などを調べましたが、役に立ちませんでした。

4

3 に答える 3

3

4行のコード...

dat <- read.csv("http://dl.dropbox.com/u/822467/Data.csv")
dat[, -1] <- lapply(dat[, -1], factor, levels=c(0, 1, 999), 
    labels=c("No", "Yes", NA))
xx <- do.call(rbind, lapply(dat[, -1], table, useNA="always"))
cbind(xx, sum=rowSums(xx), prop.table(xx, margin=1))

... この結果が生成されます。

    No Yes <NA> sum       No      Yes     <NA>
Q1   7  57    0  64 0.109375 0.890625 0.000000
Q2  40  22    2  64 0.625000 0.343750 0.031250
Q3  28  36    0  64 0.437500 0.562500 0.000000
Q4  43  18    3  64 0.671875 0.281250 0.046875
Q5  24  39    1  64 0.375000 0.609375 0.015625
Q6  21  42    1  64 0.328125 0.656250 0.015625
Q7  15  49    0  64 0.234375 0.765625 0.000000
Q8   4  60    0  64 0.062500 0.937500 0.000000
Q9  60   4    0  64 0.937500 0.062500 0.000000
Q10 39  25    0  64 0.609375 0.390625 0.000000
Q11 55   8    1  64 0.859375 0.125000 0.015625
Q12 20  44    0  64 0.312500 0.687500 0.000000
Q13 49  15    0  64 0.765625 0.234375 0.000000
Q14 49  15    0  64 0.765625 0.234375 0.000000
Q15 51  13    0  64 0.796875 0.203125 0.000000
Q16 61   3    0  64 0.953125 0.046875 0.000000
Q17 41  23    0  64 0.640625 0.359375 0.000000
Q18 60   4    0  64 0.937500 0.062500 0.000000
Q19 64   0    0  64 1.000000 0.000000 0.000000
Q20 60   4    0  64 0.937500 0.062500 0.000000
Q21 60   4    0  64 0.937500 0.062500 0.000000
Q22 43  21    0  64 0.671875 0.328125 0.000000
Q23 59   4    1  64 0.921875 0.062500 0.015625
Q24 10  54    0  64 0.156250 0.843750 0.000000
Q25 54   9    1  64 0.843750 0.140625 0.015625
Q26 24  39    1  64 0.375000 0.609375 0.015625
Q27  0   0   64  64 0.000000 0.000000 1.000000
于 2011-11-18T09:51:56.223 に答える
1

data.framesはリストに非常に似ているため、すべての列を因数lapply分解するために、data.frameを使用して変換し直すことができます。

tab <- read.csv("Data.csv")
tab <- as.data.frame(lapply(tab, as.factor))

残りの部分については、Andrieのコメントに同意します...table関数を試しましたか?興味があるかもしれません。

于 2011-11-18T09:32:57.433 に答える
0

を使用した別のソリューションを次に示しreshape2ます。

dat  <- read.csv("http://dl.dropbox.com/u/822467/Data.csv")
dat2 <- setNames(dcast(melt(dat, 1), variable ~ value), c('Q', 'No', 'Yes', NA))
dat2[,-1] = dat2[,-1]/rowSums(dat2[,-1])
于 2011-11-18T20:48:40.070 に答える