我有这样的数据集:
df = data.frame(group = c(rep('A',4), rep('B',3)),
subgroup = c('a', 'b', 'c', 'd', 'a', 'b', 'c'),
value = c(1,4,2,1,1,2,3))
group | subgroup | value
------------------------
A | a | 1
A | b | 4
A | c | 2
A | d | 1
B | a | 1
B | b | 2
B | c | 3
我想要的是获得每个组中每个子组的值的百分比,即输出应该是:
group | subgroup | percent
------------------------
A | a | 0.125
A | b | 0.500
A | c | 0.250
A | d | 0.125
B | a | 0.167
B | b | 0.333
B | c | 0.500
A组,A组的例子:值为1,整个A组的总和为8(a = 1,b = 4,c = 2,d = 1) - 因此1/8 = 0.125 < / p>
到目前为止,我只发现了非常简单的聚合,例如 this ,但我无法弄清楚如何将&#34;除以子组内的总和&#34 34;一部分。
答案 0 :(得分:25)
根据您的评论,如果子组是唯一的,您可以执行
library(dplyr)
group_by(df, group) %>% mutate(percent = value/sum(value))
# group subgroup value percent
# 1 A a 1 0.1250000
# 2 A b 4 0.5000000
# 3 A c 2 0.2500000
# 4 A d 1 0.1250000
# 5 B a 1 0.1666667
# 6 B b 2 0.3333333
# 7 B c 3 0.5000000
或者要移除value
列并同时添加percent
列,请使用transmute
group_by(df, group) %>% transmute(subgroup, percent = value/sum(value))
# group subgroup percent
# 1 A a 0.1250000
# 2 A b 0.5000000
# 3 A c 0.2500000
# 4 A d 0.1250000
# 5 B a 0.1666667
# 6 B b 0.3333333
# 7 B c 0.5000000
答案 1 :(得分:2)
我们可以使用 prop.table
来计算百分比/比率。
基础 R :
transform(df, percent = ave(value, group, FUN = prop.table))
# group subgroup value percent
#1 A a 1 0.125
#2 A b 4 0.500
#3 A c 2 0.250
#4 A d 1 0.125
#5 B a 1 0.167
#6 B b 2 0.333
#7 B c 3 0.500
dplyr
:
library(dplyr)
df %>% group_by(group) %>% mutate(percent = prop.table(value))
data.table
:
library(data.table)
setDT(df)[, percent := prop.table(value), group]