Question

我使用的数据可以找到here（“sq.txt”文件）。

以下是数据摘要：

> summary(sq)
    behaviour           date         squirrel          time     
resting     :983   2017-06-28: 197   22995  : 127   09:30:00:  17  
travelling  :649   2017-06-26: 160   22758  : 116   08:00:00:  16  
feeding     :344   2017-06-30: 139   23080  : 108   16:25:00:  15  
OOS         :330   2017-07-18: 110   23089  : 100   08:11:00:  13  
vocalization:246   2017-06-27:  99   23079  :  97   08:31:00:  13  
social      : 53   2017-06-29:  96   22865  :  95   15:24:00:  13  
(Other)     : 67   (Other)   :1871   (Other):2029   (Other) :2585

每个squirrel都有许多与不同行为相对应的观察结果（behaviour）。

例如，squirrel 22995被观察了127次。这127个观察对应于不同的behaviour类别：7 feeding，1 territorial，55 resting等。然后我需要划分每个behaviour的数量通过观察总数（即feeding = 7/127，territorial = 1/127，resting = 55/127等）来获得每个观察时间的比例{ {1}}。

我已使用behaviour包将squirrel的观察结果分组。

有没有办法，使用 dplyr，为我计算一列的比例（dplyr）基于列的总观察结果（behaviour）其中值已分组？

Answer 1

这样的东西？

sq %>% 
  count(squirrel, behaviour) %>% 
  group_by(squirrel) %>% 
  mutate(p = n/sum(n)) %>% 
  # add this line to see result for squirrel 22995
  filter(squirrel == 22995)

# A tibble: 8 x 4
# Groups:   squirrel [1]
  squirrel behaviour         n       p
     <int> <chr>         <int>   <dbl>
1    22995 feeding           7 0.0551 
2    22995 nest_building     4 0.0315 
3    22995 OOS               9 0.0709 
4    22995 resting          55 0.433  
5    22995 social            6 0.0472 
6    22995 territorial       1 0.00787
7    22995 travelling       32 0.252  
8    22995 vocalization     13 0.102

修改如果你想在没有观察到行为的松鼠中包含零计数，一种方法是使用tidyr::complete()。默认情况下会生成NA，您可能希望将其替换为零。

library(dplyr) library(tidyr) sq %>% count(squirrel, behaviour) %>% complete(squirrel, behaviour) %>% group_by(squirrel) %>% mutate(p = n/sum(n, na.rm = TRUE)) %>% replace_na(list(n = 0, p = 0)) %>% filter(squirrel == 22995) # A tibble: 11 x 4 # Groups: squirrel [1] squirrel behaviour n p <int> <chr> <dbl> <dbl> 1 22995 dead 0 0 2 22995 feeding 7.00 0.0551 3 22995 grooming 0 0 4 22995 nest_building 4.00 0.0315 5 22995 OOS 9.00 0.0709 6 22995 resting 55.0 0.433 7 22995 social 6.00 0.0472 8 22995 territorial 1.00 0.00787 9 22995 travelling 32.0 0.252 10 22995 vigilant 0 0 11 22995 vocalization 13.0 0.102

选择分组变量的子集

1 个答案: