变化数据帧由采样单元格式入射频率格式（准备数据帧为iNext发生率数据帧）

Question

我有一个数据帧，像这样：

df<- data.frame(region = c("1","1","1","1","1","2","3","3","3"), 
       loc = c("104","104","104","105","105","106","107", "108", "109"), 
       interact = c("A_B","A_B", "B_C", "C_D", "A_B", "E_F", "E_F", "F_G", "A_B")) 

我想使一个数据帧的是：

1）对每个region子集计数发生在loc水平之间的给定相互作用的发生频率。因此，在上面的示例中，在区域1中有两个loc（104和105），它们都具有交互A_B。因此，区域1的发生频率为A_B = 2.同一loc中的重复interact水平不计算在内。所以虽然A_B在区域1中出现3次，但它只发生在两个独特的loc中。有多少独特loc水平这个interact时发生频率计数。

2）新的数据框应该向量化所有可能interact各级区域之间，并计算这些发生率的每个区域。因此，0应该包含在该地区没有发生的所有层次的互动中。

3）第一行需要是该地区独特的loc级别的计数。在区域1中有2个loc位点（104,105），区域2 1个位点级别（106）和区域3,3个位点级别（107-109）。

最终输出如下：

output<- data.frame(interact = c("","A_B","B_C","C_D","E_F","F_G"), 
        region1 = c("2","2","1","0","1","0"), 
        region2 = c("1","0","0","0","1","0"), 
        region3 = c("3","1","0","0","1","1")) 

我不知道从哪里开始的这一点，但这里是我在贴在Convert from long to wide format counting frequency of eliminated factor level (Prepping dataframe for input into iNEXT Online)了类似的问题已经适应从@akrun，但得到有错误：

library(tidyverse) 
df %>% 
group_by(region = paste0('region', region)) %>% 
     summarise(interact = "", V1 = n_distinct(loc)) %>% 
     spread(region, V1), 
     df %>% 
     group_by(region = paste0('region', region) & loc), 
       interact = as.character(interact)) %>% 
     summarise(V1 = length(unique((interact)) %>% 
     spread(region, V1, fill = 0)) 

Answer 1

随着澄清评论（并重新阅读问题），我正在修改我的建议，但它仍然使用base-R方法。试试这个：

my_table <- with(df, table(interact, loc, region)) 
apply(my_table, c(1,3), function(x){sum(x > 0)}) 
    # 2nd arg to apply (1 & 3) give num of pos "loc"'s by interact and region 

会给你：

 region 
interact 1 2 3 
    A_B 2 0 1 
    B_C 1 0 0 
    C_D 1 0 0 
    E_F 0 1 1 
    F_G 0 0 1 

如果你真的需要重新标记区域层面，这不是特别困难。这是我会怎样进行（假设你分配一个值collapse_tbl：

colnames(collapse_tbl) <- 
      paste0 ("region", attr(collapse_tbl, 'dimnames')$region) 
collapse_tbl 
     region 
interact region1 region2 region3 
    A_B  2  0  1 
    B_C  1  0  0 
    C_D  1  0  0 
    E_F  0  1  1 
    F_G  0  0  1 

这是一个矩阵对象，而不是一个数据帧而不像一个R“table'对象，你可以，如果你使用as.data.frame想在这个类。“自然”的方式来处理数据是使用“长”的安排。你仍然可以使用普通的索引与矩阵（或表）对象。

> collapse_tbl["F_G", "region3"] 
[1] 1 

的xtabs功能往往是用于此目的table和xtabs是在“原始R-verse”。