比较逻辑条件时如何产生整洁的摘要

Question

请考虑以下数据框：

set.seed(123)
dat <- data.frame(Region = rep(c("a","b"), each=100),
                  State =rep(c("NY","MA","FL","GA"), each = 50),
                  Loc = rep(letters[1:20], each = 5),
                  ID = 1:200,
                  count1 = sample(4, 200, replace=T),
                  count2 = sample(4, 200, replace=T))

单个观察结果用不明确的ID表示。每个观察值有三个分组变量：Region，State和Loc。可以说我知道以下条件成立：-count1等于1时，count2应该等于2-count1等于2时，count2应该等于4-count1等于3时，count2应该等于1-count1等于4时，count2等于3

我想回答以下类型的问题：1. Region和State]的每个级别中有多少个观察值属于每个分组变量（Loc，count1，count2）>

2. ID属于哪个级别的count1和count2（以及这些ID属于哪个分组变量]

3. 上面概述的条件多久满足一次，而它们不多久满足一次

4. 对于哪些分组变量和ID，这些条件成立，对于哪些条件不成立

5. 当条件不成立时，实际观察到的结果（例如，当count1等于1时，count2应该等于2；因此，当count1等于1但count2不等于2时，则count2等于什么）。

我如何指定这些条件并生成整洁的类似汇总的表格来回答这些问题？您可以认为count1和count2的级别与某些特征相关联，我想了解这些级别之间以及与分组变量之间的关系。如果有人对这些类型的问题有任何图形化的可视化想法，那也将非常有帮助！

请考虑以下数据帧：set.seed（123）dat

Answer 1

这是解决问题1和2的一种方法，尽管这有点涉及。我正在使用tidyr pivot_wider为count1和count2的每个唯一值创建列。 length中的函数values_fn计算由pivot_wider创建的矢量中相关组合的元素数量。由于我们分别需要count1和count2的答案，因此我两次运行pivot_wider。然后将结果与bind_cols合并，并删除多余的色谱柱。稍加思考，就可以改善所有这些情况。