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私は大きなデータフレームを持っており、すべての可変パラグラフを表にしたいと考えています。テーブル()とXTABS()これを行うが、問題があるの両方:R-xtabs()vs table():レベルを落として変数名を定義しますか?
- XTABS()は私が必要とする未使用の変数のレベルを、ドロップすることができますが、 私はディメンションの名前を定義することはできません。
- table()では、ディメンション名を定義できますが、未使用レベルを削除することはできません。
私はdimensionnamesを定義する必要がある理由は、このすべてが(私は「皆によって皆」を実行する必要がbecasue)forループ内で発生し、これは名前が無意味レンダリングするということです。以下は、私が意味することを示すための「シンプルな」例です。
var.3=factor(rep(c("m","f","t"), c(5,5,2)))
df <- data.frame(var.1=rep(1:4, 1:4), var.2=rep(c("A","B"), 5), var3=var.3[1:10])
levels(df[,3]) # the "t" level is not in the df!
tabs.list<- list()
xtabs.list<- list()
for (i in 1:(ncol(df)-1)){
for (j in (i+1):ncol(df)) {
tabs.list[[paste(sep=" ", colnames(df)[i], "by",colnames(df)[j])]] <-
table(df[,i],df[,j], dnn=list(colnames(df)[i], colnames(df)[j]))
xtabs.list[[paste(sep=" ", colnames(df)[i], "by",colnames(df)[j])]] <-
xtabs(~df[,i]+df[,j], drop.unused.levels=TRUE)
}
}
tabs.list
xtabs.list
#What I want:
for (i in 1:length(xtabs.list)){
names(dimnames(xtabs.list[[i]])) <- names(dimnames(tabs.list[[i]]))
}
xtabs.list
ので、データをそれぞれcrossclassifyingための2つの機能は、私が使用したいオプションを持っています!なぜ私は両方を行うことができないのですか?
ああコースで包むことにより、「脱因数分解」の引数には非常に簡単です。レベルを落とすことはすべて要因についてです。そのDwinに感謝します! – maja