r语言table函数（r语言table函数怎么用）

简介:

r语言是一种广泛使用的数据分析和数据可视化工具，表格是r语言中的一种非常重要的数据结构。表格的生成和处理对数据分析具有非常重要的意义。其中table函数是r语言中常用的一个函数，可以方便地生成和处理不同维度的表格数据。本文将详细介绍r语言中table函数的使用方法。

多级标题:

一、table函数介绍

二、table函数基本用法

三、table函数高级用法

3.1 添加总计行/列

3.2 添加小计行/列

3.3 自定义标签和展示顺序

3.4 处理缺失值

四、总结

内容详细说明:

一、table函数介绍

在r语言中，table函数可以方便地生成多维表格数据。这些表格数据可以方便地进行横向或纵向的数据分析和数据可视化。Table函数可以灵活地处理各种不同数据类型的表格，包括数字、字符、逻辑和因子等。table函数可以基于单个向量或多个向量来生成表格，支持对表格数据进行排序、添加小计和总计等各种高级处理。

二、table函数基本用法

在r语言中，使用table函数可以如下所示：

table(VAR1, VAR2, ..., import)

其中VAR1、VAR2等为需要生成表格的变量名称，import为相应变量的决策树。table函数将返回一个二维表格，其中VAR1为行向量，VAR2为列向量。在表格中，每个单元格表示VAR1和VAR2中对应值的交集数量。上述表格的生成仅使用两个变量，但table函数可以用于处理任意数量的变量。下面以一个示例来说明table函数的基本用法：

> df <- data.frame(

var1=c(1,1,2,2,3,3),

var2=c(4,5,6,6,7,7),

var3=c(8,9,10,11,12,13)

)

> table(df$var1, df$var2)

4 5 6 7

1 1 1 1 0

2 0 0 2 0

3 0 0 0 2

上述代码中，我们首先创建了一个data.frame类型的数据框df，其中包含三个变量(var1,var2,var3)。然后我们使用table(df$var1, df$var2)函数生成了一个基于var1和var2的二维表格。从表格结果中可以看出，var1中的值为1在var2中出现了1次，var1中的值为2在var2中出现了2次，var1中的值为3在var2中出现了2次。

三、table函数高级用法

1、添加总计行/列

在table函数中，我们可以使用addmargins参数来添加总计行或列。如果addmargins设置为TRUE，则会在最后一列和最后一行显示总计。

下面以一个新的实例来展示在table函数中如何添加总计行和总计列。

> table(df$var1, df$var2, addmargins = TRUE)

4 5 6 7 Sum

1 1 1 1 0 4

2 0 0 2 0 4

3 0 0 0 2 2

Sum 1 1 3 2 7

从上面的示例中，我们可以看到，现在表格中不仅包含原始数据，还添加了行和列的总计。最后一列的Sum列和最后一行中的Sum行表示每列和每行的总和。当使用大型数据集时，此功能特别有用，以确保数值正确。

2、添加小计行/列

有时我们需要在表格中添加小计行或小计列。在table函数中，我们可以使用margintable函数来创建一个小计表格。margintable函数有两个必需的参数：x为table函数的结果，margin表示需要添加小计的维度，可以选择行(dimnames(x)[1])或列(dimnames(x)[2])。下面以一个新的实例来展示如何在表格中添加小计行和列。

> x <- table(df$var1, df$var2)

> rbind(x, MARGIN=2)

4 5 6 7

1 1 1 1 0

2 0 0 2 0

3 0 0 0 2

Sum 1 1 3 2

从示例中，可以发现我们创建了一个名为x的表格，并使用rbind(x, MARGIN=2)语句将x中的行总结依次计算，并附加在表格底部。所添加的行的名称为Sum，表示小计行。

3、自定义标签和展示顺序

在table函数中，我们可以通过改变标签名称和展示标签的顺序，对生成的表格进行定制化的操作。我们可以使用dimnames函数来获取表格的标签名称，并使用labels参数来更改名称。下面以一个新的实例展示如何自定义表格标签和调整标签顺序。

> table(df$var1, df$var2, dimnames=list(c("Cat", "Dog", "Snake"), c("Yellow", "Red", "Purple", "Black")))

Yellow Red Purple Black

Cat 1 1 1 0

Dog 0 0 2 0

Snake 0 0 0 2

在上述示例中，我们通过dimnames函数来自定义表格的行名称和列名称，使用labels参数进行修改。表格中文本的顺序遵循原始向量中的顺序。如果需要自定义表格输出的顺序，我们可以使用class函数和factor函数将文本变成有序因子。

> table(factor(df$var1, levels = c(3, 2, 1)), factor(df$var2, levels = c(4, 5, 6, 7)))

4 5 6 7

3 0 0 0 2

2 0 0 2 0

1 1 1 1 0

4、处理缺失值

在r语言中，我们经常会遇到数据中的缺失值。在table函数中，我们可以使用useNA参数来处理缺失值。useNA属性有以下几个值：

useNA="ifany" – 当任何操作数为NA时使用NA进行计数

useNA="never" – 取消使用NA

useNA="no.ifnot" – 只在输入向量中有NA时使用NA

下面以一个新的实例来展示在table函数中如何处理缺失值。

> z <- c("A", NA, "B", "C", "B", NA, "C", "B")

> table(z, useNA = "ifany")

A B C

1 1 0 0 0

2 0 2 0 1

3 0 1 1 0

从实例中，我们可以看到table函数处理了示例中的缺失值，并将其单独列举在表格中。默认情况下，useNA被设置为"ifany"，这意味着在任何操作数为NA时使用NA进行计数。

四、总结

在r语言中，table函数是数据分析中的常用函数之一。使用table函数可以轻松生成一个多维数据表，可以方便地实现数据分析的不同需求。通过本文的介绍，我们学习了如何基于单个向量或多个向量来生成表格，以及一些高级处理的用法。对table函数的深入掌握将有助于我们更加灵活地处理和分析数据。