Question

我的表格如下所示 - 许多企业，他们可能参与的一些实践（P1 - P4）以及一个名为“Peer＆＃39;这是一个分组列（是 - 对等，否 - 没有对等）。所有练习栏都是是/否：

Business    P1  P2  P3  P4  Peer
a   y   n   y   n   y
b   n   n   y   n   n
c   n   y   y   n   y
d   y   y   y   y   n
e   n   n   n   y   y
f   n   n   n   y   n
g   y   y   n   n   y
h   n   y   n   n   n
i   n   n   y   n   y
j   y   n   y   y   n
k   n   y   y   y   n
l   n   y   y   y   n
m   y   n   n   n   n
n   n   n   n   n   y
o   n   y   n   n   y
p   y   y   n   y   n
q   n   n   y   y   y
r   n   n   y   y   n
s   y   y   y   n   y
t   n   y   y   n   y
u   n   n   n   n   y
v   y   n   n   y   n
w   n   y   n   y   n
x   n   y   n   y   y
y   y   n   y   n   n
z   n   n   y   n   y

我想从中实现的是一个汇总表，其中显示了以下内容，其中percentage是已经采用这种做法的企业数量（实践==＆＃34; y＆＃34;）：

Peer    Practice    percentage
y   P1  30
y   P2  40
y   P3  33
y   P4  90
n   P1  20
n   P2  30
n   P3  11
n   P4  75

注意我没有计算第二张表中的百分比，它们已经组成。

虽然我认为这应该可以通过data.table实现（this question特别相关），但我只能弄清楚在我看来创建这个表的过于精细的方法。 P1的例子：

首先，计算每种类别中出现的百分比：

P1Stats <- setDT(dtUptake)[order(Peer), .(P1 = unique(P1), percentage = 100 * tabulate(P1)/.N), by = Peer]

   Peer P1 percentage
1:    n  n   53.84615
2:    n  y   46.15385
3:    y  y   76.92308
4:    y  n   23.07692

从结果中，只选择P1的吸收行是＆＃34; y＆＃34;：

P1Stats <- P1Stats[P1=="y"]


   Peer P1 percentage
1:    n  y   46.15385
2:    y  y   76.92308

将列P1的名称更改为Practice

P1Stats <- P1Stats[, .(Peer, Practice = P1, percentage)]

   Peer Practice percentage
1:    n        y   46.15385
2:    y        y   76.92308

将y列中的Practice值替换为练习名称P1：

P1Stats[, Practice := "P1"]

   Peer Practice percentage
1:    n       P1   46.15385
2:    y       P1   76.92308

然后，如果我为每个练习都执行此操作，我可以通过将它们全部拉到一起来创建最终表格。我知道我可以将这三个顶级步骤合并为一个，然后再执行更新过程：

P1Stats <- setDT(dtUptake)[order(Peer), .(P1 = unique(P1), percentage = 100 * tabulate(P1)/.N), by = Peer][P1=="y"][, .(Peer, Practice = P1, percentage)]

P1Stats[, Practice := "P1"]

然而，这仍然不是很优雅。我想知道是否有办法让这个过程更精简？

Answer 1

使用melt和data.table＆＃39; by参数，您可以实现这一目标。例如，假设您的原始data.table位于变量dt中：

dt2 = melt.data.table(dt, id.vars=c('Business', 'Peer'), variable.name='practice')
dt2[,.(percentage=sum(value=='y')/.N*100), by=c('Peer','practice')]

by操作将对一列或一组列的值进行分组。由于原始数据具有用于分组的值（P1，P2，P3，P4）不在列值中，而是以不同的列名称进行扩展，因此melt生成的长格式是可行的方法。 / p>

计算r

1 个答案: