가중치 데이터가있는 그룹 별 빈도 테이블 R

Question

가중치가 부여 된 데이터가 포함 된 그룹별로 두 종류의 빈도 테이블을 계산하고자합니다.

다음과 같은 코드로 재현 데이터를 생성 할 수 있습니다

Data <- data.frame(
    country = sample(c("France", "USA", "UK"), 100, replace = TRUE), 
    migrant = sample(c("Native", "Foreign-born"), 100, replace = TRUE), 
    gender = sample (c("men", "women"), 100, replace = TRUE), 
    wgt = sample(100), 
    year = sample(2006:2007) 
    ) 

첫째, 나는 이주 상태의 주파수 테이블을 계산하려고 국가 및 연도 별 (기본 VS 외국 태생). 나는 패키지 questionr 및 plyr를 사용하여 다음 코드를 썼다는 모든 년 동안이 코드를 적용하는 시간을 소요 있도록

db2006 <- subset (Data, year == 2006) 
db2007 <- subset (Data, year == 2007) 

result2006 <- as.data.frame(cprop(wtd.table(db2006$migrant, db2006$country, weights=db2006$wgt),total=FALSE)) 
result2007 <- as.data.frame(cprop(wtd.table(db2007$migrant, db2007$country, weights=db2007$wgt),total=FALSE)) 

result2006<-rename (result2006, c(Freq = "y2006")) 
result2007<-rename (result2007, c(Freq = "y2007")) 

result <- merge(result2006, result2007, by = c("Var1","Var2")) 

내 진짜 데이터베이스를, 나는 10 년 있습니다. 누구든지 빠른 방법을 알고 있습니까?

나는 또한 국가와 연도별로 이주 상태 중 여성과 남성의 비율을 계산하고자합니다. 나는 다음과 같은 것을 찾고있다.

Var1   Var2  Var3  y2006 y2007 
Foreign born France men  52  55 
Foreign born France women  48  45 
Native   France men  51  52 
Native   France women  49  48 
Foreign born UK  men  60  65 
Foreign born UK  women  40  35 
Native   UK  men  48  50 
Native   UK  women  52  50 

나는이 결과를 얻는 방법에 대해 누구나 알고 있는가?

Answer 1

다음과 같이하면됩니다. 이미 작성한 코드로 기능을 만드십시오. lapply을 사용하여 데이터의 모든 기간 동안 해당 함수를 반복합니다. Reduce 및 merge을 사용하여 결과 목록을 하나의 데이터 프레임으로 축소합니다. 이와 같이 :

# let's make your code into a function called 'tallyho' 
tallyho <- function(yr, data) { 

    require(dplyr) 
    require(questionr) 

    DF <- filter(data, year == yr) 

    result <- with(DF, as.data.frame(cprop(wtd.table(migrant, country, weights = wgt), total = FALSE))) 

    # rename the last column by year 
    names(result)[length(names(result))] <- sprintf("y%s", year) 

    return(result) 

} 

# now iterate that function over all years in your original data set, then 
# use Reduce and merge to collapse the resulting list into a data frame 
NewData <- lapply(unique(Data$year), function(x) tallyho(x, Data)) %>% 
    Reduce(function(...) merge(..., all=T), .)