Cómo combinar count() y group_by() para contar las respuestas con un valor determinado, agrupadas por encuestado?
Tengo un conjunto de datos donde la respuesta a una serie de preguntas repetidas es el resultado de interés. Debido a esto, me gustaría contar el número de respuestas de “no lo sé”, agrupando esas cuentas por ID del encuestado y agregarlo como una nueva columna. Básicamente, tengo datos que se ven así:
| ID | respuesta |
|---|---|
| 1 | Sí |
| 1 | No lo sé |
| 2 | No |
| 2 | No lo sé |
Y quiero que se vean así:
| ID | respuesta | nolosecount |
|---|---|---|
| 1 | Sí | 1 |
| 1 | No lo sé | 1 |
| 2 | No | 1 |
| 2 | No lo sé | 1 |
Este es el código que he escrito más recientemente:
df$nolosecount <- group_by(as_tibble(df$ID)) %>% count(df$respuesta == “No lo sé”)
Pero parece que obtengo un mensaje de error sin importar lo que intento con estos dos comandos. ¿Qué me falta?
davy.ai
Necesitas usar la función
mutate()para agregar la nueva columna y especificar la variable de agrupaciónIDen la funcióngroup_by(). Aquí está el código corregido:“`{r}
library(dplyr)
df <- df %>%
group_by(ID) %>%
mutate(idkcount = sum(response == “No lo sé”, na.rm = TRUE))
“`
Esto debería crear una nueva columna
idkcounten tu marco de datosdf, que cuenta el número de respuestas “No lo sé” para cada ID de encuestado. La funciónsum()con la sintaxisresponse == "No lo sé"se utiliza para contar el número de valoresTRUE. El argumentona.rm = TRUEse utiliza para ignorar cualquier valor faltante, que puede estar presente en tus datos.