计算R中数据帧中不同列中的独立值

Question

我有一个包含几列不同数据的数据框，我想获取不同变量的频率，检查数据的频率如何根据一个或两个参数而变化，并比较从已知或可用的ids到缺少的变化我有ids的地方是NA。

对象Id始终是已知的，但在某些情况下rq_ind丢失并且很有趣。

基本上，我需要获得可用对象的Nieseln区域类/全部Nielsen区域（丢失和不丢失的对象（这是inq_onr_id==NA，但它们的object_id可用]]

    rq_id , rq_object_id , inq_onr_id,  inq_id,  Nielsen class, age_class,   revnue-class , employee_class                              
    157467  19750137    19750137    NA  3   3   4   2
    157467  19750137    19750137    NA  3   3   4   2
    423008  19750137    NA          NA  3   3   4   2   
    423008  19750137    NA          NA  3   3   4   2   
    157467  19750137    NA          NA  3   2   4   2   

    B1_fourth3month19short<-data.frame(rq_id,
                                     rq_object_id,
                                      inq_onr_id,inq_id,
                                      nielsen_area,Employeeclass)

所有信息原则上都是因素。

[我想了解的是找出在fre(rq_object_id)丢失而onr-id可用的情况下onr _id与Nieslen区域的变化。

Answer 1

您需要使用的是table：

out <- table(df[,c(2,3,5)],useNA = "ifany")

其中df是您的初始数据帧。
输出：
> out
, , Nielsen_class = 3

            inq_onr_id
rq_object_id 19750137 <NA>
    19750137        2    3

要获取每一行的百分比，请执行以下操作：
out.percent <- prop.table(table(df[,c(2,3,5)],useNA = "ifany"))*100

输出百分比：
> out.percent
, , Nielsen_class = 3

            inq_onr_id
rq_object_id 19750137 <NA>
    19750137       40   60