6.R语言【频数、频率统计函数】一维、二维、三维

b站课程视频链接：
https://www.bilibili.com/video/BV19x411X7C6?p=1
腾讯课堂(最新，但是要花钱，我花99😢😢元买了，感觉讲的没问题，就是知识点结构有点乱，有点废话）：
https://ke.qq.com/course/3707827#term_id=103855009
 
本笔记前面的笔记参照b站视频，【后面的画图】参考了付费视频
笔记顺序做了些调整【个人感觉逻辑顺畅】，并删掉一些不重要的内容，以及补充了个人理解
系列笔记目录【持续更新】：https://blog.csdn.net/weixin_42214698/category_11393896.html

1. 一维的数据框进行频数统计

因子是专门用来进行分组的，有因子才能分组【as.factor】，分组之后才能进行频数统计。

> mtcars$cyl <- as.factor(mtcars$cyl)> table(mtcars$cyl)     #频数统计4  6  8 
11  7 14 
# seq(from=，to=，by=组距)
> table(cut(mtcars$mpg,c(seq(10,50,10))))       #频数统计,数据不一样(10,20] (20,30] (30,40] (40,50] 18      10       4       0 

查看每个因子具体的行数-：

> split(mtcars,mtcars$cyl)      #结果按照cyl分类
$`4`mpg cyl  disp  hp drat    wt  qsec vs am gear carb
Datsun 710     22.8   4 108.0  93 3.85 2.320 18.61  1  1    4    1
Merc 240D      24.4   4 146.7  62 3.69 3.190 20.00  1  0    4    2
Merc 230       22.8   4 140.8  95 3.92 3.150 22.90  1  0    4    2
Fiat 128       32.4   4  78.7  66 4.08 2.200 19.47  1  1    4    1
还有7列..
$`6`mpg cyl  disp  hp drat    wt  qsec vs am gear carb
Mazda RX4      21.0   6 160.0 110 3.90 2.620 16.46  0  1    4    4
Mazda RX4 Wag  21.0   6 160.0 110 3.90 2.875 17.02  0  1    4    4
还有5列..
$`8`mpg cyl  disp  hp drat    wt  qsec vs am gear carb
Hornet Sportabout   18.7   8 360.0 175 3.15 3.440 17.02  0  0    3    2
Duster 360          14.3   8 360.0 245 3.21 3.570 15.84  0  0    3    4
还有12列..

2. 二维的数据框进行频数统计

# vcd包中的风湿病数据集（arthritis）进行示范
> library(vcd)
># 统计两个量的频数，返回的结果是一个二维的列联表
> table(Arthritis$Treatment,Arthritis$Improved)     None Some MarkedPlacebo   29    7      7Treated   13    7     21

或者：

> with(data = Arthritis,table(Treatment,Improved))Improved
Treatment None Some MarkedPlacebo   29    7      7Treated   13    7     21

或者：

> xtabs(~Treatment+Improved,data = Arthritis)Improved
Treatment None Some MarkedPlacebo   29    7      7Treated   13    7     21

​

3. 三维的数据框进行频数统计

> y <- xtabs(~Treatment+Improved+Sex,data = Arthritis)
> y 
, , Sex = FemaleImproved
Treatment None Some MarkedPlacebo   19    7      6Treated    6    5     16, , Sex = MaleImproved
Treatment None Some MarkedPlacebo   10    0      1Treated    7    2      5---------------------------------将结果转换为一个评估式的列联表
> ftable(y)  Sex Female Male
Treatment Improved                
Placebo   None             19   10Some              7    0Marked            6    1
Treated   None              6    7Some              5    2Marked           16    5

4. 对列联表进【行和列】边际频数统计

1️⃣边际频数统计 ：margin.table( )

> x <- xtabs(~Treatment+Improved,data = Arthritis)
> xImproved
Treatment None Some MarkedPlacebo   29    7      7Treated   13    7     21--------------------- 按行进行边际频数统计-----------------------
> margin.table(x,1)     
Treatment
Placebo Treated 43      41 ---------------------  按列进行边际频数统计-----------------------
> margin.table(x,2)     
ImprovedNone   Some Marked 42     14     28 

2️⃣将边际频数的和添加到频数表中：addmargins( )

> addmargins(x)Improved
Treatment None Some Marked SumPlacebo   29    7      7  43Treated   13    7     21  41Sum       42   14     28  84------------------------多了最后一行------------------------
> addmargins(x,1)   Improved
Treatment None Some MarkedPlacebo   29    7      7Treated   13    7     21Sum       42   14     28------------------------多了最后一列------------------------
> addmargins(x,2)    Improved
Treatment None Some Marked SumPlacebo   29    7      7  43Treated   13    7     21  41

5. 频率统计：prop.table( )

就是在计算频数的外面，加个函数：prop.table( ) 就可以算出频率

1️⃣一维

2️⃣二维

3️⃣三维