回答
如果您的數據存儲在一個名爲df
數據框,請嘗試以下操作:
library(dplyr)
df %>% group_by(diagnosis, age, quatity) %>% summarise(n())
這會給你一個data.frame
與出現的每個診斷的數量在一個特定的年齡和給定的「生化的」。請確保後者拼寫正確。
例如,使用mtcars
數據集:
mtcars %>% group_by(cyl, vs, carb) %>% summarise(n())
Source: local data frame [11 x 4]
Groups: cyl, vs [?]
cyl vs carb `n()`
<dbl> <dbl> <dbl> <int>
1 4 0 2 1
2 4 1 1 5
3 4 1 2 5
4 6 0 4 2
5 6 0 6 1
6 6 1 1 2
7 6 1 4 2
8 8 0 2 4
9 8 0 3 3
10 8 0 4 6
11 8 0 8 1
這裏,第一行告訴你,只有一個車cyl = 4, vs = 0, carb = 2
,並有5輛汽車行駛(cyl, vs, carb) = (4, 1, 1)
。如果要將列添加到舊的data.frame
,請使用mutate
而不是summarise
。
這些操作通常被稱爲split-apply-combine
。閱讀它們是值得的。
僅供參考:「我如何才能找到我的R或Weka中的屬性的發病率」這個問題曾經是隻有在我爲R提供了答案之後,它才被更改爲Weka。
謝謝。任何機會我可以在Weka中獲得相同的結果? – meltair
另外,如何消除重複診斷? – meltair
我對「Weka」一無所知,但如果你無法達到同樣的效果,我會感到驚訝。如果您按照上面所述使用'summarise',則輸出中不會有重複項。 – coffeinjunky
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給定示例的預期輸出是多少?另外,請勿將圖像作爲輸入發佈,因爲它很難從中複製。 –
對不起。那麼我試圖顯示診斷的年齡和數量的發病率。 – meltair
你只需要'table(df $ Diagnose)'? –