суммировать логические данные с помощью dplyr

Question

Я пытаюсь суммировать данные, используя две переменные - я в основном хочу разбить переменную 1 на переменную 2, чтобы отобразить результаты в виде гистограммы со стопроцентной разбивкой.

У меня есть несколько столбцовтипа логический, который можно разделить на две основные категории, которые будут использоваться для создания разбивки.

Я пытался использовать gather из dplyr для преобразования кадра данных в longform, однако выводне то, что я ожидаю.

topics_by_variable <- function (dataset, variable_1, variable_2) {

  #select variables columns
  variable_1_columns <- dataset[, data.table::`%like%`(names(dataset), variable_1)]
  variable_2_columns <- dataset[, data.table::`%like%`(names(dataset), variable_2)]
  #create new dataframe including only relevant columns
  df <- cbind(variable_1_columns, variable_2_columns)
  #transform df to long form
  new_df <- tidyr::gather(df, variable_2, count, names(variable_2_columns[1]):names(variable_2_columns)[length(names(variable_2_columns))], factor_key=FALSE)

  #count topics
  topic_count <- function (x) {
                  t <- sum(x == TRUE)
  }
  #group by variable 2 and count
  new_df <- new_df %>%
            dplyr::group_by(variable_2) %>%
            dplyr::summarise_at(topic_names, .funs = topic_count)

  #transform new_df to longform
  final_df <- tidyr::gather(new_df, topic, volume, names(variable_1_columns[1]):names(variable_1_columns)[length(names(variable_1_columns))], factor_key=FALSE)
  final_df <- data.frame(final_df)

Вот набор данных, который я использую:

structure(list(topic_su = c("TRUE", "TRUE", "TRUE", 
"TRUE", "TRUE", "TRUE", "TRUE", "TRUE", "FALSE", "FALSE", "FALSE", 
"FALSE", "FALSE", "FALSE", "FALSE", "FALSE", "FALSE", "FALSE", 
"FALSE", "FALSE", "FALSE", "FALSE", "FALSE", "FALSE", "FALSE", 
"FALSE", "FALSE", "FALSE", "FALSE", "TRUE", "TRUE", "TRUE", "TRUE", 
"TRUE", "TRUE", "TRUE", "TRUE", "TRUE", "TRUE"), topic_so = c("FALSE", 
"FALSE", "TRUE", "TRUE", "TRUE", "TRUE", "TRUE", "TRUE", "TRUE", 
"TRUE", "TRUE", "TRUE", "TRUE", "TRUE", "TRUE", "TRUE", "TRUE", 
"TRUE", "TRUE", "TRUE", "TRUE", "TRUE", "TRUE", "TRUE", "TRUE", 
"TRUE", "TRUE", "TRUE", "TRUE", "TRUE", "TRUE", "TRUE", "TRUE", 
"TRUE", "TRUE", "FALSE", "FALSE", "FALSE", "FALSE"), topic_cl = c("FALSE", 
"FALSE", "FALSE", "FALSE", "FALSE", "FALSE", "FALSE", "FALSE", 
"FALSE", "FALSE", "FALSE", "FALSE", "FALSE", "FALSE", "FALSE", 
"FALSE", "FALSE", "TRUE", "TRUE", "TRUE", "TRUE", "TRUE", "TRUE", 
"TRUE", "TRUE", "TRUE", "TRUE", "TRUE", "TRUE", "TRUE", "TRUE", 
"TRUE", "TRUE", "TRUE", "TRUE", "TRUE", "TRUE", "TRUE", "TRUE"
), topic_in = c("FALSE", "FALSE", "FALSE", "FALSE", "FALSE", 
"FALSE", "FALSE", "FALSE", "FALSE", "FALSE", "FALSE", "FALSE", 
"FALSE", "FALSE", "FALSE", "FALSE", "TRUE", "TRUE", "TRUE", "TRUE", 
"TRUE", "TRUE", "TRUE", "TRUE", "TRUE", "TRUE", "TRUE", "TRUE", 
"TRUE", "TRUE", "TRUE", "TRUE", "TRUE", "TRUE", "TRUE", "TRUE", 
"TRUE", "TRUE", "TRUE"), topic_qu = c("FALSE", "FALSE", 
"FALSE", "FALSE", "FALSE", "FALSE", "FALSE", "FALSE", "FALSE", 
"FALSE", "FALSE", "FALSE", "FALSE", "FALSE", "FALSE", "FALSE", 
"FALSE", "TRUE", "TRUE", "TRUE", "TRUE", "TRUE", "TRUE", "TRUE", 
"TRUE", "TRUE", "TRUE", "TRUE", "TRUE", "TRUE", "TRUE", "TRUE", 
"TRUE", "TRUE", "TRUE", "TRUE", "TRUE", "TRUE", "TRUE"), topic_re = c("FALSE", 
"FALSE", "FALSE", "FALSE", "FALSE", "FALSE", "FALSE", "FALSE", 
"TRUE", "TRUE", "TRUE", "TRUE", "TRUE", "TRUE", "TRUE", "TRUE", 
"TRUE", "TRUE", "TRUE", "TRUE", "TRUE", "TRUE", "TRUE", "TRUE", 
"TRUE", "TRUE", "TRUE", "TRUE", "TRUE", "TRUE", "TRUE", "TRUE", 
"TRUE", "TRUE", "TRUE", "TRUE", "TRUE", "TRUE", "TRUE"), brands_ne = c("TRUE", 
"TRUE", "TRUE", "TRUE", "TRUE", "TRUE", "TRUE", "FALSE", "FALSE", 
"FALSE", "FALSE", "FALSE", "FALSE", "FALSE", "FALSE", "FALSE", 
"FALSE", "FALSE", "FALSE", "FALSE", "FALSE", "FALSE", "FALSE", 
"TRUE", "TRUE", "TRUE", "TRUE", "TRUE", "TRUE", "TRUE", "TRUE", 
"TRUE", "TRUE", "TRUE", "TRUE", "TRUE", "TRUE", "TRUE", "TRUE"
), brands_st = c("FALSE", "FALSE", "FALSE", "FALSE", "FALSE", 
"FALSE", "FALSE", "FALSE", "FALSE", "FALSE", "FALSE", "FALSE", 
"FALSE", "FALSE", "FALSE", "FALSE", "FALSE", "FALSE", "FALSE", 
"FALSE", "FALSE", "FALSE", "FALSE", "FALSE", "FALSE", "FALSE", 
"FALSE", "FALSE", "FALSE", "FALSE", "FALSE", "FALSE", "FALSE", 
"FALSE", "FALSE", "FALSE", "FALSE", "FALSE", "FALSE"), brands_co = c("FALSE", 
"FALSE", "FALSE", "FALSE", "FALSE", "FALSE", "FALSE", "FALSE", 
"FALSE", "FALSE", "FALSE", "FALSE", "FALSE", "TRUE", "TRUE", 
"TRUE", "TRUE", "TRUE", "TRUE", "TRUE", "TRUE", "TRUE", "TRUE", 
"TRUE", "TRUE", "TRUE", "TRUE", "TRUE", "TRUE", "TRUE", "TRUE", 
"TRUE", "TRUE", "TRUE", "TRUE", "TRUE", "TRUE", "TRUE", "TRUE"
), brands_seg = c("FALSE", "FALSE", "FALSE", "FALSE", "FALSE", 
"FALSE", "FALSE", "FALSE", "FALSE", "FALSE", "FALSE", "FALSE", 
"FALSE", "FALSE", "FALSE", "FALSE", "FALSE", "FALSE", "FALSE", 
"FALSE", "FALSE", "FALSE", "FALSE", "FALSE", "TRUE", "TRUE", 
"TRUE", "TRUE", "TRUE", "TRUE", "TRUE", "TRUE", "TRUE", "TRUE", 
"TRUE", "TRUE", "TRUE", "TRUE", "TRUE"), brands_sen = c("TRUE", 
"TRUE", "TRUE", "TRUE", "TRUE", "TRUE", "TRUE", "TRUE", "TRUE", 
"TRUE", "TRUE", "TRUE", "TRUE", "TRUE", "FALSE", "FALSE", "FALSE", 
"FALSE", "FALSE", "FALSE", "FALSE", "FALSE", "FALSE", "FALSE", 
"TRUE", "TRUE", "TRUE", "TRUE", "TRUE", "TRUE", "TRUE", "TRUE", 
"TRUE", "TRUE", "TRUE", "TRUE", "TRUE", "TRUE", "TRUE"), brands_ta = c("FALSE", 
"FALSE", "FALSE", "FALSE", "FALSE", "FALSE", "FALSE", "FALSE", 
"FALSE", "FALSE", "FALSE", "FALSE", "FALSE", "FALSE", "FALSE", 
"FALSE", "FALSE", "FALSE", "FALSE", "FALSE", "FALSE", "FALSE", 
"FALSE", "FALSE", "FALSE", "FALSE", "FALSE", "FALSE", "FALSE", 
"FALSE", "FALSE", "FALSE", "FALSE", "FALSE", "FALSE", "FALSE", 
"FALSE", "FALSE", "TRUE"), brands_tc = c("FALSE", "FALSE", 
"FALSE", "FALSE", "FALSE", "FALSE", "FALSE", "FALSE", "FALSE", 
"FALSE", "FALSE", "FALSE", "FALSE", "FALSE", "FALSE", "FALSE", 
"FALSE", "FALSE", "FALSE", "FALSE", "FALSE", "FALSE", "FALSE", 
"FALSE", "FALSE", "FALSE", "FALSE", "FALSE", "FALSE", "FALSE", 
"FALSE", "FALSE", "FALSE", "FALSE", "FALSE", "FALSE", "FALSE", 
"FALSE", "FALSE")), class = "data.frame", row.names = c(NA, -39L
))

Желаемый результат будет следующим, однако, когда я использую команду собрать, объемная цифра - это общее количество строк иповторяется для всех брендов.

variable_2       topic                volume
   <chr>            <chr>              <int>
 1 brands_co     topic_su               10
 2 brands_ne     topic_su               17
 3 brands_seg    topic_su               10 
 4 brands_sen    topic_su               18
 5 brands_st     topic_su                0
 6 brands_ta     topic_su                1
 7 brands_tc     topic_su                0
 8 brands_co     topic_so               22
 9 brands_ne     topic_so               17
10 brands_seg    topic_so               11 
11 brands_sen    topic_so               23
12 brands_st     topic_so                0
13 brands_ta     topic_so                0
14 brands_tc     topic_so                0

Answer 1

Предполагая, что ваш набор данных dt, вы можете сделать что-то вроде этого:

library(dplyr)

expand.grid(brand = names(dt)[grepl("brands", names(dt))],         
            topic = names(dt)[grepl("topic", names(dt))],
            stringsAsFactors = F) %>%
  rowwise() %>%
  mutate(volume = sum(dt[brand] == "TRUE" & dt[topic] == "TRUE")) %>%
  ungroup()

# # A tibble: 42 x 3
#   brand      topic    volume
#   <chr>      <chr>     <int>
# 1 brands_ne  topic_su     17
# 2 brands_st  topic_su      0
# 3 brands_co  topic_su     10
# 4 brands_seg topic_su     10
# 5 brands_sen topic_su     18
# 6 brands_ta  topic_su      1
# 7 brands_tc  topic_su      0
# 8 brands_ne  topic_so     17
# 9 brands_st  topic_so      0
#10 brands_co  topic_so     22
# # ... with 32 more rows

Процесс выполняет следующие действия:

Вы получаете все имена столбцов (из исходного набора данных), которые соответствуют «брендам» и «теме», и создаете все возможные комбинации между ними.

Для каждой комбинации вы получаете соответствующие столбцы вашего исходного набора данных и подсчитываете, сколько раз они оба ИСТИНА.

Альтернативой может быть использование векторизованной функции вместо rowwise, которая может быть быстрее:

# vectorised function
GetVolume = function(x,y) sum(dt[x] == "TRUE" & dt[y] == "TRUE")
GetVolume = Vectorize(GetVolume)

expand.grid(brand = names(dt)[grepl("brands", names(dt))],         
            topic = names(dt)[grepl("topic", names(dt))],
            stringsAsFactors = F) %>%
  mutate(volume = GetVolume(brand, topic)) 

Answer 2

Еще одно решение: