aggregate et valeurs manquantes

Bonjour,

Je souhaiterais calculer la somme du croisement de plusieurs variables, avec toutes les valeurs (éventuellement à 0) pour tous les croisements possibles.

Je m'explique.
Voici un code qui me produit la somme d'une variable V3, au croisement de deux variables V1 et V2 :

Code:

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1 2 3

T <- data.frame(V1=c(1,1,1,2,2),V2=c(1,2,2,1,1),V3=c(1,2,3,4,5)) X <- aggregate(T$V3,by=list(V1=T$V1,V2=T$V2),FUN=sum) X

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Le résultat est qu'on obtient :

Code:

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1 2 3 4

V1 V2 x 1 1 1 1 2 2 1 9 3 1 2 5

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Alors que je voudrais avoir :

Code:

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1 2 3 4 5

V1 V2 x 1 1 1 1 2 2 1 9 3 1 2 5 4 2 2 Na

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Dans ce résultat attendu, tous les croisements de V1 et V2 sont listés. Avec Na pour V1=2 et V2=2, car il n'y a pas d'observations telles que V1=2 et V2=2.

Y-a-t-il un moyen simple d'obtenir ce résultat ?

Bon, finalement je suis parvenu à obtenir quelquechose.
C'est un peu lourd mais voici :

Code:

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1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11

# data frame initial T <- data.frame(V1=c(1,1,1,2,2),V2=c(1,2,2,1,3),V3=c(1,2,3,4,5)) ; T # Liste de tous les croisement de modalités possibles X <- as.data.frame(with(T,table(V1,V2))) ; X # Somme de la variable V3 pour le croisement des modalités Y <- aggregate(T$V3,by=list(V1=T$V1,V2=T$V2),FUN=sum) ; Y # Fusion des deux tables selon les variables souhaitées Z <- merge(X,Y,by=c('V1','V2'),all=TRUE) ; Z # On met des 0 à la place des NA Z[4][is.na(Z[4])] <- 0 ; Z

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J'obtiens donc le tableau final :

Code:

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1 2 3 4 5 6 7

V1 V2 Freq x 1 1 1 1 1 2 1 2 2 5 3 1 3 0 0 4 2 1 1 4 5 2 2 0 0 6 2 3 1 5

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C'est bien ce que je voulais.

Mais si quelqu'un a une méthode plus concise pour faire la même chose, je suis preneur.

Bonjour,

Citation:

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Envoyé par enicnath

[...] Mais si quelqu'un a une méthode plus concise pour faire la même chose, je suis preneur.

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Il ne s'agit à tout casser que 5 lignes de code, ce qui est plutôt « concis. » Cela dit, comme l'idée générale est plutôt floue, je vous propose une approximation de ce que j'en ai saisi.

1) De la combinatoire

Code:

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1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

T <- data.frame( V1 = c(1, 1, 1, 2, 2), V2 = c(1, 2, 2, 1, 3), V3 = c(1, 2, 3, 4, 5) ) utils::combn(c(T$V1, T$V2), 2L)   # ou combinat::combn(c(T$V1, T$V2), 2L) combinat::combn2(c(T$V1, T$V2))

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À noter l'argument fun qui permet d'appliquer une fonction arbitraire sur chaque composant du résultat.

2) Des tableaux de contingence

Code:

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1 2	xxx <- table(T$V1, T$V2) addmargins(xxx)

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Bref, le contexte général me semble bipartite mais comprendre ce à quoi l'ensemble vise m'échappe.

Citation:

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Envoyé par juliatheric

Bref, le contexte général me semble bipartite mais comprendre ce à quoi l'ensemble vise m'échappe.

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Merci de ces propositions.
En fait, je me suis aperçu après coup que je n'avais en effet pas besoin de toutes ces combinaisons.
Ça aura au moins servi à améliorer ma compréhension de R.
Bonne journée