将分类变量转换为 R 中的事件计数变量答案

【问题标题】：Convert categorical variable to events count variable in R将分类变量转换为 R 中的事件计数变量
【发布时间】：2013-09-09 00:50:11
【问题描述】：

我正在处理跨国每日数据（我为其生成了一个年份变量），其中包含超过 270,000 个观察值，以及本次讨论中感兴趣的变量的大量缺失值（PartyCode） .数据如下：

Data <- data.frame(
  Observation = 1:6,
  PartyCountry = c("CHN", "CHN", "GER", "GER", "USA", "USA"), 
  Year = c(1999, 2000, 2000, 2001, 1999, 1999),
  PartyCode=c(20, NA, 20, 22, NA, 21) 
  )


Observation     PartyCountry   PartyYear    PartyCode
      1              CHN       1999             20
      2              CHN       2000             NA
      3              GER       2000             20
      4              GER       2001             22
      5              USA       1999             NA
      6              USA       1999             21

我想将这些数据更改为年度数据，采用国家/年格式：

Observation PartyCountry PartyYear PartyCode20Count PartyCode21Count PartyCode22Count
    1        CHN          1999            100             100             100
    2        CHN          2000            100             100             100
    3        CHN          2001            300             300             300
    4        GER          1999            300             300             300
    5        GER          2000            140             140             140
    6        GER          2001            212             212             200

我的问题是多方面的：

1) 如何从分类 PartyCode 变量中提取值以生成我想要的计数变量（对于每个类别）？

值得注意的是，这个数据集有很多分类变量 PartyCode 的缺失值。

【问题讨论】：

标签： r time-series categorical-data

【解决方案1】：

听起来你应该从“reshape2”中探索dcast：

library(reshape2)
dcast(DF, PartyCountry + PartyYear ~ PartyCode, value.var="PartyCode")
# Aggregation function missing: defaulting to length
#   PartyCountry PartyYear 20 21 22
# 1          CHN      1999  1  0  0
# 2          CHN      2000  2  0  0
# 3          CHN      2001  0  0  1
# 4          GER      1999  3  0  0
# 5          USA      2000  0  2  0
# 6          USA      2001  2  0  2

在这里，我们只是“计数”（使用length 作为聚合变量），但如果它们更有意义，您也可以使用不同的函数（例如，sum 或mean）。

通常，“折叠”数据建议查看 R 中的众多“聚合”函数之一。然后，从您开始的“长”格式转换为您想要结束的“宽”格式通常建议查看“重塑”功能之一。

【讨论】：