Агрегация в базе R?

Question

У меня есть следующий кадр данных:

df <- data.frame(ID = sample(1:100, 64), 
       Facility=rep(c("A","B","C","D"), each=4, times=4), 
       MMWR = rep(c("1503","1504","1505", "1506"), 16), 
       Age = sample(1:4, 64, replace=TRUE)) 


    ID Facility MMWR Age 
1 86 A 1503 4 
2 85 A 1504 3 
3 37 A 1505 1 
4 77 A 1506 1 
5 73 B 1503 2 
6 40 B 1504 2 
7 2 B 1505 3 
8 97 B 1506 3 
9 83 C 1503 4 
10 80 C 1504 4 
11 69 C 1505 3 
12 93 C 1506 3 
13 56 D 1503 3 
14 12 D 1504 4 
15 1 D 1505 2 
16 72 D 1506 1 
17 90 A 1503 1 
18 95 A 1504 2 
19 78 A 1505 4 
20 98 A 1506 2 
21 68 B 1503 2 
22 38 B 1504 4 
23 21 B 1505 2 
24 3 B 1506 2 
25 16 C 1503 4 
26 74 C 1504 2 
27 27 C 1505 4 
28 6 C 1506 2 
29 64 D 1503 1 
30 59 D 1504 3 
31 65 D 1505 3 
32 53 D 1506 4 
33 9 A 1503 1 
34 22 A 1504 1 
35 62 A 1505 1 
36 26 A 1506 2 
37 31 B 1503 3 
38 100 B 1504 2 
39 47 B 1505 1 
40 36 B 1506 3 
41 60 C 1503 3 
42 18 C 1504 2 
43 10 C 1505 3 
44 51 C 1506 3 
45 44 D 1503 3 
46 54 D 1504 4 
47 76 D 1505 3 
48 67 D 1506 3 
49 28 A 1503 1 
50 58 A 1504 4 
51 23 A 1505 1 
52 71 A 1506 1 
53 20 B 1503 3 
54 32 B 1504 4 
55 84 B 1505 4 
56 33 B 1506 4 
57 50 C 1503 1 
58 61 C 1504 2 
59 25 C 1505 3 
60 91 C 1506 1 
61 17 D 1503 2 
62 81 D 1504 4 
63 48 D 1505 4 
64 24 D 1506 4 

я хотел бы агрегировать (и/или tranpose?), Чтобы получить число каждого возраста в отдельных столбцах. Для приведенного выше набора данных, я хочу следующие выходные данные

Facility MMWR Age 1 Age 2 Age 3 Age 4 
1 A 1503 3 0 0 1 
2 A 1504 1 1 1 1 
3 A 1505 3 0 0 1 
4 A 1506 2 2 0 0 
5 B 1503 0 2 2 0 
6 B 1504 0 2 0 2 
7 B 1505 1 1 1 1 
8 B 1506 0 1 2 1 
9 C 1503 1 0 1 2 
10 C 1504 0 3 0 1 
11 C 1505 0 0 3 1 
12 C 1506 1 1 2 0 
13 D 1503 1 1 2 0 
14 D 1504 0 0 1 3 
15 D 1505 0 1 2 1 
16 D 1506 1 0 1 2 

ОБРАТИТЕ ВНИМАНИЕ, ЧТО Я БУДУ ТОЛЬКО СМОЖЕТЕ ИСПОЛЬЗОВАТЬ БАЗЫ R!

Поставит давно наматывается решение, которое я придумал в комментариях, но я надеюсь, что кто-то может дать мне что-то лучше ...

Answer 1

Вот код, который я использовал для создания ответа; просто хотел бы найти что-то гораздо более чистое и без повторения, так как на самом деле у меня будет много других групп ... Спасибо!

blah1 = aggregate(ID ~ Facility + MMWR, data = (subset(df, Age == "1")), length) 
colnames(blah1)[3] = "Age 1" 

blah2 = aggregate(ID ~ Facility + MMWR, data = (subset(df, Age == "2")), length) 
colnames(blah2)[3] = "Age 2" 

blah3 = aggregate(ID ~ Facility + MMWR, data = (subset(df, Age == "3")), length) 
colnames(blah3)[3] = "Age 3" 

blah4 = aggregate(ID ~ Facility + MMWR, data = (subset(df, Age == "4")), length) 
colnames(blah4)[3] = "Age 4" 


blah5 = merge(blah1, blah2, by = c("Facility", "MMWR"), all=TRUE) 
blah6 = merge(blah5, blah3, by = c("Facility", "MMWR"), all=TRUE) 
blah7 = merge(blah6, blah4, by = c("Facility", "MMWR"), all=TRUE) 
blah7[is.na(blah7)] = 0 

blah = blah7 

Answer 2

Вы можете сделать это с aggregate без Подменю и reshape, но я предпочитаю xtabs здесь.

ftable(xtabs(Count~Facility+MMWR+Age,data=transform(df,Count=1))) 

 
       Age 1 2 3 4 
Facility MMWR    
A  1503  3 0 0 1 
     1504  1 1 1 1 
     1505  3 0 0 1 
     1506  2 2 0 0 
B  1503  0 2 2 0 
     1504  0 2 0 2 
     1505  1 1 1 1 
     1506  0 1 2 1 
C  1503  1 0 1 2 
     1504  0 3 0 1 
     1505  0 0 3 1 
     1506  1 1 2 0 
D  1503  1 1 2 0 
     1504  0 0 1 3 
     1505  0 1 2 1 
     1506  1 0 1 2 

Уже дает результаты, но в ftable классе. Для преобразования в data.frame мы выполняем ручное принуждение.

reshape.ftable<-function(ft) {  
    a<-attributes(ft) 
    x<-data.frame(expand.grid(rev(a$row.vars)), unclass(ft)) 
    colnames(x)<-c(names(rev(a$row.vars)), 
    unlist(lapply(a$col.vars,function(x) paste(names(a$col.vars),x,sep=".")))) 
    x 
} 

Окончательный результат

reshape.ftable(ftable(xtabs(Count~Facility+MMWR+Age,data=transform(df,Count=1)))) 

 
    MMWR Facility Age.1 Age.2 Age.3 Age.4 
1 1503  A  3  0  0  1 
2 1504  A  1  1  1  1 
3 1505  A  3  0  0  1 
4 1506  A  2  2  0  0 
5 1503  B  0  2  2  0 
6 1504  B  0  2  0  2 
7 1505  B  1  1  1  1 
8 1506  B  0  1  2  1 
9 1503  C  1  0  1  2 
10 1504  C  0  3  0  1 
11 1505  C  0  0  3  1 
12 1506  C  1  1  2  0 
13 1503  D  1  1  2  0 
14 1504  D  0  0  1  3 
15 1505  D  0  1  2  1 
16 1506  D  1  0  1  2 

Answer 3

Используя только базовые R, reshape и aggregate будет делать трюк.

reshape(aggregate(ID ~ Facility + MMWR + Age, data = df, length), 
    idvar = c('Facility', 'MMWR'), 
    direction = 'wide', 
    v.name = 'ID', 
    timevar = 'Age')