在R中按组别识别和分类变量的值变化,可以使用如下的解决方法:
library(dplyr)
# 创建数据框
df <- data.frame(Group = c("A", "A", "B", "B", "C", "C"),
Category = c("X", "Y", "X", "Z", "Y", "Y"))
# 按组别和分类变量进行分组,并计算每个组别下每个分类变量的值变化
df_changes <- df %>%
group_by(Group, Category) %>%
summarise(Changes = n_distinct(Category) - 1)
# 打印结果
df_changes
这将输出每个组别下每个分类变量的值变化次数。
library(data.table)
# 创建数据表
dt <- data.table(Group = c("A", "A", "B", "B", "C", "C"),
Category = c("X", "Y", "X", "Z", "Y", "Y"))
# 按组别和分类变量进行分组,并计算每个组别下每个分类变量的值变化
dt_changes <- dt[, .(Changes = uniqueN(Category) - 1), by = .(Group, Category)]
# 打印结果
dt_changes
这将输出每个组别下每个分类变量的值变化次数。
这些方法都可以根据组别对分类变量的值进行分组,并计算每个组别下分类变量的值变化次数。你可以根据实际需求选择使用dplyr包或data.table包中的方法。
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