Question

我在R中有一个数据表，例如：

enter image description here

id列是唯一的customerid。我想要做的是按分段因子计算响应率列。

我如何执行诸如count(unique paymentid)/count(unique id)之类的功能，以支付paymentid中的NA？

我希望我的结果表看起来像：

enter image description here

非常感谢提前！

Answer 1

可能有一种更优雅的方式来做到这一点，但这里有一个选项（data.table稍微过时的版本：

library(data.table)
library(scales)
##
setDT(Df)
##
Df2 <- Df[
  ,list(
    NumberSent=.N,
   NumberResponded=length(
     unique(na.omit(paymentid)))),
  by=segment][,ResponseRate:=percent(
    NumberResponded/NumberSent)]
##
R> Df2
   segment NumberSent NumberResponded ResponseRate
1:       Y          2               1        50.0%
2:       R          2               2       100.0%
3:       B          3               2        66.7%

包scales仅适用于函数percent。

数据：

Df <- data.frame(
  id=1:7,
  segment=rep(c("Y","R","B"),c(2,2,3)),
  paymentamount=c(10,NA,20,15,12,13,NA),
  paymentid=c(11,NA,12,13,14,15,NA))

Answer 2

有几种方法可以做到这一点。以下是使用by的方法，使用dplyr的方法：

d <- data.frame(segment=c('Y', 'Y', 'R', 'R', 'B', 'B', 'B'),
                paymentamount=c(10, NA, 20, 15, 12, 13, NA))

按

do.call(rbind, by(d$paymentamount, d$segment, function(x) { sent <- length(x) responded <- sum(!is.na(x)) cbind.data.frame(sent, responded, rate=round(responded/sent*100)) })) # sent responded rate # B 3 2 67 # R 2 2 100 # Y 2 1 50

<强> dplyr

library(dplyr) d %>% group_by(segment) %>% summarise(sent=length(paymentamount), responded=sum(!is.na(paymentamount)), rate=round(responded/sent*100, 2)) # Source: local data frame [3 x 4] # # segment sent responded rate # 1 B 3 2 66.67 # 2 R 2 2 100.00 # 3 Y 2 1 50.00

Answer 3

这里我使用了dplyr

d <- data.frame(segment=c('Y', 'Y', 'R', 'R', 'B', 'B', 'B'), paymentamount=c(10, NA, 20, 15, 12, 13, NA))

require(dplyr)

x <- d %>%
  group_by(segment) %>%
  summarize(NumberSent = n(), NumberResponded = sum(!is.na(paymentamount)), 
    ResponseRate = paste(round(100*(NumberResponded/NumberSent),0),"%", sep="") ) %>%
  arrange(desc(segment))

计算R中的响应率

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