Относительные частоты/пропорции с dplyr

Ответ 1

Попробуйте это:

mtcars %>%
  group_by(am, gear) %>%
  summarise(n = n()) %>%
  mutate(freq = n / sum(n))

#   am gear  n      freq
# 1  0    3 15 0.7894737
# 2  0    4  4 0.2105263
# 3  1    4  8 0.6153846
# 4  1    5  5 0.3846154

Из dplyr виньетки:

Когда вы группируете по нескольким переменным, каждая сводка снимает один уровень группировки. Это позволяет легко свернуть набор данных.

Таким образом, после summarise последняя из группирующих переменных 'gear' снимается, и затем данные группируются 'только' по 'am' (просто проверьте это с помощью groups в полученных данных), по которому Затем мы выполняем расчет mutate.

Результат отслаивания, конечно, зависит от порядка группирования переменных в вызове group_by. Вы можете сделать следующий group_by(am), чтобы сделать ваш код более явным.

Для округления и предварительного уточнения, пожалуйста, обратитесь к хорошему ответу @Tyler Rinker.

Ответ 2

Вы можете использовать функцию count(), которая, однако, имеет другое поведение в зависимости от версии dplyr:

• dplyr 0.7.1: возвращает негруппированную таблицу: вам нужно снова сгруппировать по am

• dplyr < 0.7.1: возвращает сгруппированную таблицу, поэтому вам не нужно снова группировать, хотя вы можете захотеть ungroup() для последующих манипуляций

dplyr 0.7.1

mtcars %>%
  count(am, gear) %>%
  group_by(am) %>%
  mutate(freq = n / sum(n))

dplyr < 0.7.1

mtcars %>%
  count(am, gear) %>%
  mutate(freq = n / sum(n))

Это приводит к сгруппированной таблице, если вы хотите использовать ее для дальнейшего анализа, может быть полезно удалить сгруппированный атрибут с помощью ungroup().

Ответ 3

@Henrik лучше подходит для удобства использования, так как это сделает символ столбца и не будет больше числовым, но соответствует тому, что вы просили...

mtcars %>%
  group_by (am, gear) %>%
  summarise (n=n()) %>%
  mutate(rel.freq = paste0(round(100 * n/sum(n), 0), "%"))

##   am gear  n rel.freq
## 1  0    3 15      79%
## 2  0    4  4      21%
## 3  1    4  8      62%
## 4  1    5  5      38%

EDIT. Потому что Spacedman попросил об этом: -)

as.rel_freq <- function(x, rel_freq_col = "rel.freq", ...) {
    class(x) <- c("rel_freq", class(x))
    attributes(x)[["rel_freq_col"]] <- rel_freq_col
    x
}

print.rel_freq <- function(x, ...) {
    freq_col <- attributes(x)[["rel_freq_col"]]
    x[[freq_col]] <- paste0(round(100 * x[[freq_col]], 0), "%")   
    class(x) <- class(x)[!class(x)%in% "rel_freq"]
    print(x)
}

mtcars %>%
  group_by (am, gear) %>%
  summarise (n=n()) %>%
  mutate(rel.freq = n/sum(n)) %>%
  as.rel_freq()

## Source: local data frame [4 x 4]
## Groups: am
## 
##   am gear  n rel.freq
## 1  0    3 15      79%
## 2  0    4  4      21%
## 3  1    4  8      62%
## 4  1    5  5      38%

Ответ 4

Вот общая функция, реализующая решение Хенрика на dplyr 0.7.1.

freq_table <- function(x, 
                       group_var, 
                       prop_var) {
  group_var <- enquo(group_var)
  prop_var  <- enquo(prop_var)
  x %>% 
    group_by(!!group_var, !!prop_var) %>% 
    summarise(n = n()) %>% 
    mutate(freq = n /sum(n)) %>% 
    ungroup
}

Ответ 5

Я написал небольшую функцию для этой повторяющейся задачи:

count_pct <- function(df) {
  return(
    df %>%
      tally %>% 
      mutate(n_pct = 100*n/sum(n))
  )
}

Затем я могу использовать его следующим образом:

mtcars %>% 
  group_by(cyl) %>% 
  count_pct

Возвращает:

# A tibble: 3 x 3
    cyl     n n_pct
  <dbl> <int> <dbl>
1     4    11  34.4
2     6     7  21.9
3     8    14  43.8

Ответ 6

Этот ответ основан на ответе Матифу.

Сначала я изменил его, чтобы убедиться, что я не получаю столбец freq, возвращенный в качестве столбца научной нотации, используя параметр scipen.

Затем я умножаю ответ на 100, чтобы получить процент, а не десятичный, чтобы упростить чтение столбца freq в процентах.

getOption("scipen") 
options("scipen"=10) 
mtcars %>%
count(am, gear) %>% 
mutate(freq = (n / sum(n)) * 100)

Ответ 7

Несмотря на множество ответов, еще один подход, который использует prop.table в сочетании с dplyr или data.table.

library("dplyr")
mtcars %>%
    group_by(am, gear) %>%
    summarise(n = n()) %>%
    mutate(freq = prop.table(n))

library("data.table")
cars_dt <- as.data.table(mtcars)
cars_dt[, .(n = .N), keyby = .(am, gear)][, freq := prop.table(n) , by = "am"]