按组计算列中每个元素的数量

戈加戈加

我的数据框：

data<-structure(list(GROUP = c(1L, 2L, 1L, 2L, 1L, 2L, 1L, 2L, 1L), 
                     col1 = c(23L, 432L, 234L, 234L, 3123L, 657L,
                              8768L, 123L,42323L), 
                     col2 = c(567L, 765L, 8678L, 46L, 35L, 24L, 76L, 
                              789L, 45L), 
                     col3 = c(1L, 3L, 5L, 7L, 8L, 0L, 8L, 7L, 3L), 
                     col4 = c("S", "S", "S", "S", "F", "F", "F", 
                              "F", "F"), 
                     col5 = c("a","a", "s", "s", "s", "s", "s", 
                              "s", "s")
               ), class = "data.frame", row.names = c(NA,-9L))

功能：

combination = list(c(2,3),c(3,4),c(5,6))
    wilcox.fun <- function(df, id_group){
      df = df[df$GROUP%in%id_group,]
      x <- function(dat) { 
        do.call(rbind, lapply(combination, function(x) {
          col1 <- dat[[x[1]]]
          col2 <- dat[[x[2]]]
          if(is.numeric(col1) && is.numeric(col2)) test <- wilcox.test(col1, col2)
          else  test <- fisher.test(col1, col2)
          data.frame(Test = sprintf('Group %s by Group %s Group',x[1],x[2]), 
                     p = test$p.value,
                     col <- paste(x[1],unique(dat[[x[1]]]),unique(table(dat[[x[1]]])),":",x[2],unique(dat[[x[2]]]),unique(table(dat[[x[2]]])))
          )
        }))
      }
      return (purrr::map_df(split(df, df$GROUP),x,.id="GROUP" ))
    }
    
    wilcox.fun(data, c(1, 2))

我想按组计算列中的每个值。

例如，对于列col4，第1组中“S”的数量=2。第2组中，“S”的数量=2。第1组中，“F”的数量=3。第2组中， “F”的数量 = 2 依此类推

我尝试使用该table函数，但它输出了太多重复组合。

托马斯正在编码

你可以试试下面的代码

lapply(
  data[-1],
  aggregate,
  data[1],
  length
)

这使

$col1
  GROUP x
1     1 5
2     2 4

$col2
  GROUP x
1     1 5
2     2 4

$col3
  GROUP x
1     1 5
2     2 4

$col4
  GROUP x
1     1 5
2     2 4

$col5
  GROUP x
1     1 5
2     2 4

或使用 table

lapply(
  data[-1],
  table,
  data$GROUP
)

给

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