在 dplyr 中旋转和转换 df答案

【问题标题】：Pivot and transform df in dplyr在 dplyr 中旋转和转换 df
【发布时间】：2021-11-04 10:25:30
【问题描述】：

我的意见：

df<-data.frame("frame"=c(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10),
               "label_x"=c("AO","Other","AO","GS","GS","RF","RF","TI",NA,"Other"),
               "label_y"=c("AO","RF","RF", "GS","GS","Other","Other","TI","AO","RF"),
               "cross"=c("Matched","Mismatched", "Mismatched","Matcehed","Matched"
                         ,"Mismatched", "Mismatched","Mismatched","Mismatched","Mismatched")  )

我想计算列 cross 中每个标签的所有“匹配/不匹配”，用于列 label_x 和 label_y（两者）。所以我对每一列都尝试了这段代码label_：

 df %>%  filter(!is.na(label_y )) %>%  group_by(label_y) %>% count(cross)

但它没有回答我的问题，之后我需要对每一列的计数求和。所以我期待这样的事情......：

label  Mismatching Matching Total
AO       5           7         13
RF       3           4          7

【问题讨论】：

有一个错字——“Matcehed”，是故意的吗？

标签： r dataframe dplyr

【解决方案1】：

正在做的路上：

df %>% pivot_longer(cols = c(label_x ,label_y), values_to = "label") %>% 
   group_by(label) %>% count(cross) %>%   
   pivot_wider(values_from = n, names_from = cross, values_fill = 0) %>% 
   mutate(total = Matched + Mismatched)

结果标题：

# A tibble: 6 x 4
# Groups:   label [6]
  label Matched Mismatched total
  <chr>   <int>      <int> <int>
1 AO          2          2     4
2 GS          4          0     4
3 Other       0          4     4
4 RF          0          5     5
5 TI          0          2     2
6 NA          0          1     1

但是，请记住，匹配的数字被高估了，因为 label_x 和 label_y 都被使用了。您能否显示一个包含您期望的真实标签和数字的结果表？

【讨论】：

那个问题，我真不知道数字。我认为高估对我来说是可以的，因为例如在 label_x 和 label_y 中使用了 AO，所以它被“使用”了两次。在按帧连接两个表并检查 label_x 是否与 label_y 相等之后，您会看到原始 df。或者你认为它的计算错误？
如果没有关于上下文的更多信息，我无法回答您的问题。这些数据代表什么，您对这些比赛的目标是什么等。

【解决方案2】：

使用表格：

table(data.frame(label = unlist(df[, c("label_x", "label_y")]), 
                 cross = df$cross))
#       cross
#label   Matcehed Matched Mismatched
#  AO           0       2          2
#  GS           2       2          0
#  Other        0       0          4
#  RF           0       0          5
#  TI           0       0          2

【讨论】：