Question

这可能是我的脑屁但我想要一些帮助。

我有一个数据框：

dftest <- data.frame(
    "id" = c(rep("A",5),rep("B",5),rep("C",5)),
    "time" = c(0,1,2,3,4,0,1,2,3,4,0,1,2,3,4),
    "val" = c(1,2,2,2,2,1,2,2,2,2,2,1,1,1,1))

我正在尝试使用数据框每次查找val列等于2的次数除以当时的条目总数。

因此对于上述数据帧，对于时间= 0，对于id =“C”，val = 2，因此结果将是1/3，而对于时间1，对于id =“A”和id，val = 2 =“B”，结果是2/3。

如何在dplyr中执行此操作？

Answer 1

您可以在布尔值（强制为0/1）上使用mean()函数找到比例。例如

dftest %>% group_by(time) %>% 
    summarize(proptwo = mean(val==2))
#   A tibble: 5 × 2
#    time   proptwo
#   <dbl>     <dbl>
# 1     0 0.3333333
# 2     1 0.6666667
# 3     2 0.6666667
# 4     3 0.6666667
# 5     4 0.6666667

Answer 2

我可能会按照您的意愿选择不同的路线，但是：

plyr::ldply(dftest %>% split(., .[['time']]), function(i){
    nrow(i %>% dplyr::filter(val == 2)) / nrow(i)
}) %>% select(time = 1, freq = 2)


  time      freq
1    0 0.3333333
2    1 0.6666667
3    2 0.6666667
4    3 0.6666667
5    4 0.6666667

Answer 3

以下是使用aggregate

中base R的选项

aggregate(cbind(proptwo = val==2)~time, dftest, mean)
#   time   proptwo
#1    0 0.3333333
#2    1 0.6666667
#3    2 0.6666667
#4    3 0.6666667
#5    4 0.6666667

使用dplyr（）来计算，有问题

3 个答案: