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基于其他列计算列中的比率

R overflow · 技术社区 · 7 年前

我正面临一个思考和挑战;编程问题。看下面我的问题,我不知道什么是正确的方法(与DPLYR的group_by一起玩,但没有结果)。非常感谢你在这里帮助我!

Numbers   Area      Cluster  
1         A          1            
0.8       A          1
0.78      A          1
0.7       B          1
0.4       A          2
0         C          1

我想计算两个新列:

显示特定簇中出现的面积百分比(列\u示例\u 1)
对于每个集群,列编号的新索引(范围为1-0)(列\示例\ 2)。新的比率应基于列数#注意:在示例中,这只是一个示例,也可以采用不同的方式,但我希望确保列数处于前导位置)

结果应该是这样的:

Numbers   Area      Cluster  Example_1                             Example_2 
1         A          1          60%  #5x cluster 1, and 3x Area A)   1
0.8       A          1          60%                                  0.8  
0.78      A          1          60%                                  0.78
0.7       B          1          20%                                  0.7 
0.4       A          2         100%                                  1
0         C          1          20%                                  0

2 回复 | 直到 7 年前

erocoar 7 年前

由于要保留所有行,因此可以按如下方式计算相对频率:

library(tidyverse)
df <- data.frame(numbers = c(1, .8, .78, .7, .4, 0),
                 area = c("A", "A", "A", "B", "A", "C"),
                 cluster = c(1, 1, 1, 1, 2, 1))

df %>% 
  group_by(cluster) %>%
  mutate(example_1 = n()) %>%
  group_by(area, cluster) %>%
  mutate(example_1 = n() / example_1)

# A tibble: 6 x 4
# Groups:   area, cluster [4]
  numbers area  cluster example_1
    <dbl> <fct>   <dbl>     <dbl>
1    1    A           1       0.6
2    0.8  A           1       0.6
3    0.78 A           1       0.6
4    0.7  B           1       0.2
5    0.4  A           2       1  
6    0    C           1       0.2

JdeMello 7 年前

data.table :

library(magrittr)
library(data.table)

df <- data.table(Numbers = c(1, .8, .78, .7, .4, 0), 
           Area = c(rep("A", 3), "B", "A", "C"), 
           Cluster = c(rep(1, 4), 2, 1))

df[, N := .N, by = c("Cluster")] %>% 
  .[, Example_1 := .N/N, by = c("Cluster", "Area")] %>% 
  .[, `:=`(N = NULL, Example_2 = Numbers)]

输出:

> df
   Numbers Area Cluster Example_1 Example_2
1:    1.00    A       1       0.6      1.00
2:    0.80    A       1       0.6      0.80
3:    0.78    A       1       0.6      0.78
4:    0.70    B       1       0.2      0.70
5:    0.40    A       2       1.0      0.40
6:    0.00    C       1       0.2      0.00

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