Использование атрибутов ' ftable` для извлечения данных
я иногда использую ftable функция исключительно для представления иерархических категорий. Однако иногда, когда таблица большая, я хотел бы дополнительно подмножество таблицы перед ее использованием.
предположим, мы начинаем с:
mytable <- ftable(Titanic, row.vars = 1:3)
mytable
## Survived No Yes
## Class Sex Age
## 1st Male Child 0 5
## Adult 118 57
## Female Child 0 1
## Adult 4 140
## 2nd Male Child 0 11
## Adult 154 14
## Female Child 0 13
## Adult 13 80
## 3rd Male Child 35 13
## Adult 387 75
## Female Child 17 14
## Adult 89 76
## Crew Male Child 0 0
## Adult 670 192
## Female Child 0 0
## Adult 3 20
str(mytable)
## ftable [1:16, 1:2] 0 118 0 4 0 154 0 13 35 387 ...
## - attr(*, "row.vars")=List of 3
## ..$ Class: chr [1:4] "1st" "2nd" "3rd" "Crew"
## ..$ Sex : chr [1:2] "Male" "Female"
## ..$ Age : chr [1:2] "Child" "Adult"
## - attr(*, "col.vars")=List of 1
## ..$ Survived: chr [1:2] "No" "Yes"
## NULL
потому что нет dimnames, Я не могу извлечь данные так же, как я бы с объектом, который имеет dimnames. Например, для меня нет возможности напрямую извлечь все "дочерние" значения из " 1st" и "3-й" класс.
мой текущий подход заключается в том, чтобы преобразовать его в table, выполните извлечение, а затем преобразуйте его обратно в ftable.
пример:
mytable[c("1st", "3rd"), , "Child", ]
## Error: incorrect number of dimensions
## Only the underlying data are seen as having dims
dim(mytable)
## [1] 16 2
## I'm OK with the "Age" column being dropped in this case....
ftable(as.table(mytable)[c("1st", "3rd"), , "Child", ])
## Survived No Yes
## Class Sex
## 1st Male 0 5
## Female 0 1
## 3rd Male 35 13
## Female 17 14
однако мне не нравится этот подход, потому что общий макет иногда меняется, если вы не осторожны. Сравните его со следующим, который удаляет требование о подмножестве только детей и добавляет требование о подмножестве только тех, кто не выжить:
ftable(as.table(mytable)[c("1st", "3rd"), , , "No"])
## Age Child Adult
## Class Sex
## 1st Male 0 118
## Female 0 4
## 3rd Male 35 387
## Female 17 89
мне не нравится, что общая компоновка строк и столбцов изменилась. Это классический случай того, чтобы не забыть использовать drop = FALSE для поддержания размеров при извлечении одного столбца:
ftable(as.table(mytable)[c("1st", "3rd"), , , "No", drop = FALSE])
## Survived No
## Class Sex Age
## 1st Male Child 0
## Adult 118
## Female Child 0
## Adult 4
## 3rd Male Child 35
## Adult 387
## Female Child 17
## Adult 89
я знаю, что есть много способы получить данные, которые я хочу, начиная с подмножества из необработанных данных, а затем делая мой ftable, но для этого вопроса предположим, что это невозможно.
конечная цель - имейте подход, который позволяет мне извлекать из ftable сохранение формата отображения вложенной иерархии "строк".
есть ли другие решения для этого? Можем ли мы использовать row.vars и col.vars атрибуты для извлечения данных из ftable и сохранить его форматирование?
мой текущий подход также не работает для иерархических столбцов, поэтому я надеюсь, что предлагаемое решение также может справиться с этими случаи.
пример:
tab2 <- ftable(Titanic, row.vars = 1:2, col.vars = 3:4)
tab2
## Age Child Adult
## Survived No Yes No Yes
## Class Sex
## 1st Male 0 5 118 57
## Female 0 1 4 140
## 2nd Male 0 11 154 14
## Female 0 13 13 80
## 3rd Male 35 13 387 75
## Female 17 14 89 76
## Crew Male 0 0 670 192
## Female 0 0 3 20
обратите внимание на гнездование "возраст"и " выжил".
попробуйте мой текущий подход:
ftable(as.table(tab2)[c("1st", "3rd"), , , , drop = FALSE])
## Survived No Yes
## Class Sex Age
## 1st Male Child 0 5
## Adult 118 57
## Female Child 0 1
## Adult 4 140
## 3rd Male Child 35 13
## Adult 387 75
## Female Child 17 14
## Adult 89 76
я могу вернуться к тому, что я хочу с:
ftable(as.table(tab2)[c("1st", "3rd"), , , , drop = FALSE], row.vars = 1:2, col.vars = 3:4)
но я надеюсь на что-то более прямое.
2 ответов
вот что мне удалось взломать вместе с помочь С Дровосек:
replace_empty_arguments <- function(a) {
empty_symbols <- vapply(a, function(x) {
is.symbol(x) && identical("", as.character(x)), 0)
}
a[!!empty_symbols] <- 0
lapply(a, eval)
}
`[.ftable` <- function (inftable, ...) {
if (!class(inftable) %in% "ftable") stop("input is not an ftable")
tblatr <- attributes(inftable)[c("row.vars", "col.vars")]
valslist <- replace_empty_arguments(as.list(match.call()[-(1:2)]))
x <- sapply(valslist, function(x) identical(x, 0))
TAB <- as.table(inftable)
valslist[x] <- dimnames(TAB)[x]
temp <- as.matrix(expand.grid(valslist))
out <- ftable(
`dimnames<-`(`dim<-`(TAB[temp], lengths(valslist)), valslist),
row.vars = seq_along(tblatr[["row.vars"]]),
col.vars = seq_along(tblatr[["col.vars"]]) + length(tblatr[["row.vars"]]))
names(attributes(out)[["row.vars"]]) <- names(tblatr[["row.vars"]])
names(attributes(out)[["col.vars"]]) <- names(tblatr[["col.vars"]])
out
}
попробуйте с примерами из вопроса:
mytable[c("1st", "3rd"), , "Child", ]
## Survived No Yes
## Class Sex Age
## 1st Male Child 0 5
## Female Child 0 1
## 3rd Male Child 35 13
## Female Child 17 14
mytable[c("1st", "3rd"), , , "No"]
## Survived No
## Class Sex Age
## 1st Male Child 0
## Adult 118
## Female Child 0
## Adult 4
## 3rd Male Child 35
## Adult 387
## Female Child 17
## Adult 89
tab2[c("1st", "3rd"), , , ]
## Age Child Adult
## Survived No Yes No Yes
## Class Sex
## 1st Male 0 5 118 57
## Female 0 1 4 140
## 3rd Male 35 13 387 75
## Female 17 14 89 76
как только данные агрегируются с частотами по комбинации факторов, как в случае с Titanic набор данных, это, пожалуй, легче подмножество исходных данных и обработать его для показа, а не манипулируя объект вывода.
Я признаю, что OP запрашивает решения с использованием ftable, но с взад и вперед в разделе комментариев, запрашивая другие идеи, я думал, что опубликую другой подход к этому вопросу, потому что он иллюстрирует способ одновременно подмножество данных и генерировать иерархическую структуру таблиц непредвиденных обстоятельств без пользовательских функций.
вот подход с использованием tables пакет, который сохраняет иерархическую структуру Titanic data, а также устранение ячеек, которые пусты, когда мы подмножество фрейма данных.
Сначала мы бросили входящих таблицу в качестве фрейма данных, чтобы мы могли подмножество его в