假设我想计算每个组中不同值的比例。例如，使用mtcars数据，我如何计算齿轮数的相对频率由am(自动/手动)与dplyr一步走?
library(dplyr)
data(mtcars)
mtcars <- tbl_df(mtcars)
# count frequency
mtcars %>%
group_by(am, gear) %>%
summarise(n = n())
# am gear n
# 0 3 15
# 0 4 4
# 1 4 8
# 1 5 5
我想达到的目标:
am gear n rel.freq
0 3 15 0.7894737
0 4 4 0.2105263
1 4 8 0.6153846
1 5 5 0.3846154
当前回答
下面是在dplyr 0.7.1上实现Henrik解决方案的通用函数。
freq_table <- function(x,
group_var,
prop_var) {
group_var <- enquo(group_var)
prop_var <- enquo(prop_var)
x %>%
group_by(!!group_var, !!prop_var) %>%
summarise(n = n()) %>%
mutate(freq = n /sum(n)) %>%
ungroup
}
其他回答
另外，尝试add_count()(以避开烦人的group_by .groups)。
mtcars %>%
count(am, gear) %>%
add_count(am, wt = n, name = "nn") %>%
mutate(proportion = n / nn)
下面是一个基于R的答案，使用了aggregate和ave:
df1 <- with(mtcars, aggregate(list(n = mpg), list(am = am, gear = gear), length))
df1$prop <- with(df1, n/ave(n, am, FUN = sum))
#Also with prop.table
#df1$prop <- with(df1, ave(n, am, FUN = prop.table))
df1
# am gear n prop
#1 0 3 15 0.7894737
#2 0 4 4 0.2105263
#3 1 4 8 0.6153846
#4 1 5 5 0.3846154
我们也可以用道具。表，但输出显示不同。
prop.table(table(mtcars$am, mtcars$gear), 1)
# 3 4 5
# 0 0.7894737 0.2105263 0.0000000
# 1 0.0000000 0.6153846 0.3846154
你可以使用count()函数，但是根据dplyr版本的不同，它有不同的行为:
Dplyr 0.7.1:返回一个未分组的表:您需要通过am重新分组 Dplyr < 0.7.1:返回一个分组表，因此不需要再次分组，尽管您可能希望为以后的操作取消group()
抑郁症是0.7.1
mtcars %>%
count(am, gear) %>%
group_by(am) %>%
mutate(freq = n / sum(n))
德普林斯
mtcars %>%
count(am, gear) %>%
mutate(freq = n / sum(n))
这将生成一个分组表，如果您希望将其用于进一步分析，使用ungroup()删除分组属性可能会很有用。
这个答案是基于Matifou的回答。
首先，我修改了它，以确保我不会通过使用scipen选项将freq列作为科学符号列返回。
然后我将答案乘以100以得到一个百分比，而不是小数，以使频率列更容易以百分比的形式阅读。
getOption("scipen")
options("scipen"=10)
mtcars %>%
count(am, gear) %>%
mutate(freq = (n / sum(n)) * 100)
尽管有很多答案，但还有一种方法使用prop。与dplyr或data.table结合使用。
library(dplyr)
mtcars %>%
group_by(am, gear) %>%
tally() %>%
mutate(freq = prop.table(n))
#> # A tibble: 4 × 4
#> # Groups: am [2]
#> am gear n freq
#> <dbl> <dbl> <int> <dbl>
#> 1 0 3 15 0.789
#> 2 0 4 4 0.211
#> 3 1 4 8 0.615
#> 4 1 5 5 0.385
library(data.table)
cars_dt <- as.data.table(mtcars)
cars_dt[, .(n = .N), keyby = .(am, gear)][, freq := prop.table(n), by = "am"][]
#> am gear n freq
#> 1: 0 3 15 0.7894737
#> 2: 0 4 4 0.2105263
#> 3: 1 4 8 0.6153846
#> 4: 1 5 5 0.3846154
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