我确信这个问题有一个简单的答案，但我找不到它。
我使用 sapply 来总结包含数千个观察结果的表格。对于表的每列(“ASPRU”、“ASPPL”等)，每个观测值包含 10 种类型之一(编码为“R”、“B”等):
ASPRU ASPBG ASPBY ASPCZ ASPHR ASPMK ASPPL ASPPLA ASPSK ASPSL ASPSR ASPSRA
...
460 I - I Z I I I - - I I I
461 I - I - I I I - Z I - I
462 I - - Z I - - - - - - -
463 Z Z Z - Z - Z Z Z I I Z
477 - - - O - - N - - - - -
478 - - I - - I I - - - I I
479 - Z I - I - - - - - I I
480 - I I I - - - Z - - - -
482 - - - - K - - - - - - K
483 O - - - O - O - - - - O
484 O - I - - - N O - A - O
我使用 sapply 和 table:
sapply(colnames(NomSuff), function(x) {t(as.table(table(NomSuff[,x])))})
获取每列出现的类型的频率列表。这是一个这样的列表
$ASPRU
- A C I K L N O R S V Z М
8352 136 115 697 75 92 147 265 24 142 48 61 193
$ASPBG
- A C I K L N O S Z М
8899 191 119 388 14 128 183 193 93 76 63
$ASPBY
- A C I K N O S Z М
9194 92 85 385 18 160 213 71 60 69
等等
请注意，每列使用的符号集不同。现在，显然我想要一个如下表，其中包含每列组合的频率，即
- A C I K L N O S Z М
ASPBG 8899 191 119 388 14 128 183 193 93 76 63
ASPBY 9194 92 85 385 NA 18 160 213 71 60 69
(更好的是，用 0 而不是 NA)。
我找不到办法做到这一点。我尝试了多种方式进行合并，但我想问题是我无法找到如何将列表转换为适当的合并格式。
最佳答案
读取您的数据:
df <- read.table(text='ASPRU ASPBG ASPBY ASPCZ ASPHR ASPMK ASPPL ASPPLA ASPSK ASPSL ASPSR ASPSRA
460 I - I Z I I I - - I I I
461 I - I - I I I - Z I - I
462 I - - Z I - - - - - - -
463 Z Z Z - Z - Z Z Z I I Z
477 - - - O - - N - - - - -
478 - - I - - I I - - - I I
479 - Z I - I - - - - - I I
480 - I I I - - - Z - - - -
482 - - - - K - - - - - - K
483 O - - - O - O - - - - O
484 O - I - - - N O - A - O', header=TRUE, stringsAsFactors=T)
将所有内容转换为因子、表和rbind:
do.call(rbind,lapply(df, function(x) table(factor(x, levels=c(levels(unlist(df)))))))
结果:
- I O Z K N A
ASPRU 5 3 2 1 0 0 0
ASPBG 8 1 0 2 0 0 0
ASPBY 4 6 0 1 0 0 0
ASPCZ 7 1 1 2 0 0 0
ASPHR 4 4 1 1 1 0 0
ASPMK 8 3 0 0 0 0 0
ASPPL 4 3 1 1 0 2 0
ASPPLA 8 0 1 2 0 0 0
ASPSK 9 0 0 2 0 0 0
ASPSL 7 3 0 0 0 0 1
ASPSR 7 4 0 0 0 0 0
ASPSRA 3 4 2 1 1 0 0
关于R:将函数应用于表并合并结果列表，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/19491140/