Tri croisé (2 variables)

Bonjour à tous, j'ai un data.frame rescenssant les interactions sur un page web des utilisateurs.
J'ai en colonne 1 : le nom de l'utilisateur (df$User.Name), en colonnes 2 et 3 les infos sur l'interaction, en colonne 4 le nom du site/journal (df$page).

J'aimerai compter combien d'utilisateurs ont fait plus de 100 interactions / entre 50 et 100 / moins de 50. Et ce, pour chacune des pages.

J'aimerai donc en sortie un data.frame rempli des fréquences du style :

Code:

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1 2 3 4 5

page Plus de 100 Entre 50 et 100 Moins de 100 page1 page2 page3 ...

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J'ai essayé avec la fonction table() cependant j'ai du mal a associer la page .
J'ai essayé avec la fonction groupe_by() du package dyplr mais ca ne marche pas non plus ...

Est ce que vous auriez une solution à mon problème ?
Je vous remercie.

Bonjour,

Je ne comprends pas ce que vous voulez faire. Pouvez-vous préciser votre demande par un exemple ?

Cordialement,

J'ai un data.frame de milliers de lignes qui ressemble à ça :

User.Name	Type	Text	page
MonsieurA	commentaire	bonjour	LeMonde
MonsieurA	...	...	LeMonde
MonsieurB	...	...	LeMonde
MonsieurC	...	...	Lequipe
MonsieurB	...	...	LeMonde
MonsieurA	...	...	LeMonde
MonsieurA	...	...	LeMonde
MonsieurA	...	...	LeMonde
...	...	...	...

à l'aide du code :

Code:

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res <- plyr::count(df,c("User.Name","page"))

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J'ai réussi à obtenir un tableau comme tel :

User.Name	page	Freq
MonsieurA	LeMonde	5
MonsieurB	LeMonde	2
MonsieurC	Lequipe	1

Seulement, étant donné que mon data.frame de départ est bien plus volumineux que mon exemple, ce dernier tableau (res) fournit des fréquences entre 1 et 150. J'aimerai compter, par page, le nombre d'utilisateurs ayant fait plus de 100 interactions, entre 50 et 100 et moins de 50 interactions.
(En gros combien de lignes ont "LeMonde" et une Freq supérieur à 100, combien de lignes ont "LeMonde" et une Freq supérieur à 50 et inférieur à 100, ....ainsi de suite, pour toutes les pages.)

Donc j'aimerai en sortie un tableau de ce style :

Page	Plus de 100	Entre 50 et 100	Moins de 50
LeMonde	X	X	X
Lequipe	X	X	X

J'ai essayé de faire :

Code:

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1 2 3

length(which(res$page=="LeMonde" && res$freq>100)) length(which(res$page=="LeMonde" && res$freq<=100 && res$freq>50)) length(which(res$page=="LeMonde" && res$freq<=50))

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Pareil pour Lequipe.

Mais cela ne fonctionne pas...

J'espère avoir été plus claire... c'est compliqué à expliquer...
Je vous remercie.

Bonjour,

C'est très clair, merci. Vous pouvez découper vos fréquences en catégories pour faire un nouveau tableau de fréquences :

Code:

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1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

> res <- data.frame(User.Name=c("MonsieurA","MonsieurB","MonsieurC","MonsieurD"), + page=c("LeMonde","LeMonde","Lequipe","Lequipe"), + Freq=c(150,25,75,70)) > res$Freq.cat <- cut(res$Freq,breaks=c(1,50,100,150),include.lowest=TRUE) > res User.Name page Freq Freq.cat 1 MonsieurA LeMonde 150 (100,150] 2 MonsieurB LeMonde 25 [1,50] 3 MonsieurC Lequipe 75 (50,100] 4 MonsieurD Lequipe 70 (50,100]

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Code:

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1 2 3 4 5

> table(res$page,res$Freq.cat)   [1,50] (50,100] (100,150] LeMonde 1 0 1 Lequipe 0 2 0

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Cordialement,

Ca marche parfaitement ! je vous remercie.

cependant, lorsque je transforme en data.frame avec ce code :

Code:

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1 2	> res2 <- table(res$page,res$freq.cat) > res2 <- as.data.frame(res2)

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je me retrouve avec un tableau à 3 colonnes :
Colonne 1 : la page / Colonne 2 : les classes / Colonne 3 : les fréquences.

Alors que juste

Code:

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table(res$page,res$freq.cat)

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me donne bien un tableau a 2 entrées avec les pages en lignes et les classes en colonnes...

Bonsoir,

La représentation interne des données et l'affichage sont parfois différents. C'est aussi le cas dans SAS par exemple.

Vous pouvez transposer le dataframe pour obtenir le même résultat qu'à l'affichage :

Code:

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1 2 3 4 5 6 7 8 9

> res2 <- as.data.frame(table(res$page,res$Freq.cat)) > res2 Var1 Var2 Freq 1 LeMonde [1,50] 1 2 Lequipe [1,50] 0 3 LeMonde (50,100] 0 4 Lequipe (50,100] 2 5 LeMonde (100,150] 1 6 Lequipe (100,150] 0

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Code:

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1 2 3 4 5

> library(reshape2) > dcast(res2, Var1~Var2, value.var="Freq") Var1 [1,50] (50,100] (100,150] 1 LeMonde 1 0 1 2 Lequipe 0 2 0

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Cordialement,