ddply関数を使用した頻度テーブル

Question

ID<-c("R1","R2","R2","R3","R3","R4","R4","R4","R4","R3","R3","R3","R3","R2","R2","R2","R5","R6") 
event<-c("a","b","b","M","s","f","y","b","a","a","a","a","s","c","c","b","m","a") 
df<-data.frame(ID,event) 

このテーブルを取得するには、以下のコードを変更します。 2 - どのように周波数の各要素の周波数の平均を得ることができますか？たとえば、aの頻度の平均は1 + 3 + 1 + 1/4になります。ここで

ddply(df,.(ID),summarise,N=sum(!is.na(ID)),frequency=length(event)) 

ID N Number-event-level levels  frequency 
R1 1  1     a    a=1 
R2 5  2     b,c   b=3,c=2 
R3 6  3     M,a,s  M=1,a=3,s=2 
R4 4  4     f,y,b,a f=1,y=1,b=1,a=1 
R5 1  1     m    m=1 
R6 1  1     a    a=1 

Answer 1

は、最初の質問の答えです：あなたの2番目の質問については

ddply(df,.(ID),summarise, 
     N=length(event), 
     Number.event.level=length(unique(event)), 
     levels=paste(sort(unique(event)),collapse=","), 
     frequency=paste(paste(sort(unique(event)),table(event)[table(event)>0],sep="="),collapse=",")) 
# ID N Number.event.level levels  frequency 
# 1 R1 1     1  a    a=1 
# 2 R2 5     2  b,c   b=3,c=2 
# 3 R3 6     3 a,M,s  a=3,M=1,s=2 
# 4 R4 4     4 a,b,f,y a=1,b=1,f=1,y=1 
# 5 R5 1     1  m    m=1 
# 6 R6 1     1  a    a=1 

あなたがその場合は周波数が0より大きい場合、平均周波数を取得したいのように、それはそうです、

apply(table(df),2,function(x) mean(x[x>0])) 
# a b c f m M s y 
# 1.5 2.0 2.0 1.0 1.0 1.0 2.0 1.0 

更新

：あなたはこれを行うことができます0

あなたは3番目の変数のレベルごとにその最後の部分をしたいとあなたはまだあなたが次の操作を行うことができddply()使用したい場合：

df1 <- rbind(df,df) 
df1$cat <- rep(c("a","b"),each=nrow(df)) 

ddply(df1,.(cat),function(y) apply(table(y),2,function(x) mean(x[x>0]))) 
# cat a b c f m M s y 
# 1 a 1.5 2 2 1 1 1 2 1 
# 2 b 1.5 2 2 1 1 1 2 1