如何用data.table对取值范围相同的多列变量单独统计频次

针对你的需求，使用data.table的melt()和dcast()函数组合就能高效实现，具体步骤如下：

完整代码实现 #

library(data.table)

# 输入数据
foo <- data.table(a = c(1,3,2,3,3), b = c(2,3,3,1,1), c = c(3,1,2,3,2))

# 一步完成转长、计数、转宽操作
result <- dcast(
  melt(foo, measure.vars = names(foo), variable.name = "col", value.name = "levels"),
  levels ~ col,
  value.var = "N",
  fill = 0 # 可选：若某level在列中无数据，填充0
)

print(result)

输出结果 #

levels a b c
1:      1 1 2 1
2:      2 1 1 2
3:      3 3 2 2

逻辑说明 #

1. melt()：将原宽表转为长格式，把所有待统计的列（a、b、c）整合到col列，对应的值存入levels列；
2. 分组计数：melt后的表会自动按col和levels分组统计频次（生成N列）；
3. dcast()：将长格式结果转回宽格式，以levels为行，原列名为列，填充对应的频次值。

如果你的数据中可能存在某个level在某列无记录的情况，fill = 0参数可以确保这些位置被填充为0，避免缺失值。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者sant_andria