重新格式化R中的分类数据

Question

我有一个分类数据集，我试图总结说，这些数据集在被问到的问题的性质上存在内在的差异。下面的数据代表了一个有标准封闭式问题的调查问卷，也是一个可以从列表中选择多个答案的问题。 “村庄”和“收入”代表了封闭的问题。 “负责人1”等......代表被访者对每个人说“是”或“否”的列表。

VILLAGE INCOME   responsible.1 responsible.2 responsible.3 responsible.4 responsible.5 
    j  both   DLNR    NA    DEQ    NA   Public 
    k  regular.income DLNR    NA    NA    NA   NA 
    k  regular.income DLNR    CRM    DEQ    Mayor  NA 
    l  both   DLNR    NA    NA    Mayor  NA 
    j  both   DLNR    CRM    NA    Mayor  NA 
    m  regular.income DLNR    NA    NA    NA   Public 

我要的是“村”的缠绕成ftable“负责任的”负责任的变量的一套3路表的输出。这样，我可以使用包含多个R包的表格进行图形和分析。

 RESPONSIBLE    
VILLAGE INCOME   responsible.1 responsible.2 responsible.3 responsible.4 responsible.5 
j  both   2    1    1    1    1 
k  regular income 2    1    1    1    0 
l  both   1    0    0    1    0 
m  regular income 1    0    0    0    1 

as.data.frame(table(village, responsible.1)会得到我的第一次，但我无法弄清楚如何获得一个不错的ftable结束了整个事情。

Answer 1

> aggregate(dat[-(1:2)], dat[1:2], function(x) sum(!is.na(x))) 
    VILLAGE   INCOME responsible.1 responsible.2 responsible.3 responsible.4 responsible.5 
1  j   both    2    1    1    1    1 
2  l   both    1    0    0    1    0 
3  k regular.income    2    1    1    1    0 
4  m regular.income    1    0    0    0    1 

我猜你实际上有另一个分组矢量，也许是第一个“负责任”的列？

我真的不明白的排序规则，但扭转了分组列的顺序可能是更接近你贴：

> aggregate(dat[-(1:2)], dat[2:1], function(x) sum(!is.na(x))) 
      INCOME VILLAGE responsible.1 responsible.2 responsible.3 responsible.4 responsible.5 
1   both  j    2    1    1    1    1 
2 regular.income  k    2    1    1    1    0 
3   both  l    1    0    0    1    0 
4 regular.income  m    1    0    0    0    1