table() 的奇怪 R 问题答案

【问题标题】：weird R issue with table()table() 的奇怪 R 问题
【发布时间】：2021-03-14 21:09:53
【问题描述】：

我有一个 503 obs x 637 vars 的列表，我试图强制转换为频率表。我的列表如下所示，其中空白是 NA，但分布在更多的列和行上

2	3	4
string
		sting_2
string_2	string_3

但是，当我运行 table(list) 时，我得到了一个非常奇怪的输出，并且只能将其截屏以显示

这不会发生在我用来生成此列表的数据帧上，而且我似乎无法弄清楚或搜索绕过它的方法。此外，当我尝试在列表中的一列上使用table() 时，如table(list[2])，我得到NULL，即使我期望string 1 string_2 1。非常不确定发生了什么，并且发誓我以前在这两种情况下都可以正常工作。请帮忙！！！！

【问题讨论】：

您有list 或data.frame？有时控制台上显示的数据与 stackoverflow 中显示的数据不明确，您可以添加来自 dput(x[1:10,1:10]) 的输出吗？
@r2evans 它是一个列表，但是当我将它作为.data.frame 时也会发生同样的事情。你的意思是运行dput(table(list)[1:10,1:10])？返回“不正确的维数”。以您编写的方式运行代码返回“找不到对象 x”
table(list(1:5)) 给出一维表； table(list(1:5,2:6,3:7)) 给出一个 3d 计数数组。如果您的 list 长度为 637，那么您正在制作一个 heckuva 大尺寸表。我不知道那会有什么用（我不知道你的上下文），但这似乎不可能在控制台上难以评估。鉴于我的第二个示例，您期望得到什么输出？也许看看dput(lapply(x[1:3],head)) 的输出以及您期望table(.) 产生的输出会有所帮助。
我明白了，但我想让我倍感困惑的是table(list[2])) 返回NA
你知道，这是一个很好的问题。如果你想分享你的一些数据，也许有人可以帮助你。就目前而言，您问题中的样本数据并不代表您的真实向量列表，因此我们能提供的帮助真的很少。

标签： r list

【解决方案1】：

在list 上使用table（如您在问题的 cmets 中所述）为列表中的每个向量/元素生成一个维度。例如，

table(list(c(1,1,2)))
# 1 2 
# 2 1 

x <- list(c(1,1,2),c(1,1,2),c(1,1,2))
table(x)
# , , x.3 = 1
#    x.2
# x.1 1 2
#   1 2 0
#   2 0 0
# , , x.3 = 2
#    x.2
# x.1 1 2
#   1 0 0
#   2 0 1

第一个 (1d) 列表产生一个 1d 表；第二个 (3d) 列表生成一个 3d 表格数组。所以你的数据 637 vars（我推断列表中的每个元素都是一个 var），你会得到一个 637-dim 的回报。

如果你想要一个目录，那么你需要取消它。

table(unlist(x))
# 1 2 
# 6 3

至于为什么你得到NULL，你似乎在那个元素中拥有所有NA。例如，

table(c(x, list(c(NA,NA,NA))))
# < table of extent 2 x 2 x 2 x 0 >

（我们之前在这里看到了一个 3-d 表格）。您可以尝试使用useNA="always" 或useNA="ifany" 解决此问题。

table(c(x, list(c(NA,NA,NA))), useNA="always")
# , , .3 = 1, .4 = NA
#       .2
# .1     1 2 <NA>
#   1    2 0    0
#   2    0 0    0
#   <NA> 0 0    0
# , , .3 = 2, .4 = NA
#       .2
# .1     1 2 <NA>
#   1    0 0    0
#   2    0 1    0
#   <NA> 0 0    0
# , , .3 = NA, .4 = NA
#       .2
# .1     1 2 <NA>
#   1    0 0    0
#   2    0 0    0
#   <NA> 0 0    0

这会让我们更接近初始 table(x) 的“正常”输出，或者

table(unlist(c(x, list(c(NA,NA,NA)))), useNA="always")
#    1    2 <NA> 
#    6    3    3

在简化视图中。

【讨论】：

在 cmets 中拯救了这一天，并作为这个回应！谢谢！！！！！！