在 dplyr 中按组获得总和后计算具有行百分比的列

Question

我正在使用 dplyr 为两个类别生成一个简单的摘要 table：

# Data
data("mtcars")
# Lib
require(dplyr)
# Summary
mt_sum <- mtcars %>%
  group_by(am, gear) %>%
  summarise(n = n()) %>%
  spread(key = am, value = n)

产生预期的结果：

Source: local data frame [3 x 3]

   gear     0     1
  (dbl) (int) (int)
1     3    15    NA
2     4     4     8
3     5    NA     5

对于生成的table，我想添加一组列，这些列将具有行百分比而不是当前可用的总计。

想要的结果

我希望我的 table 看起来像这样：

   gear     0     1   0per   1per
1     3    15    NA   100%   
2     4     4     8   33%    67%    
3     5    NA     5          100%

尝试

我尝试通过添加代码来实现以下目标：

mt_sum <- mtcars %>%
  group_by(am, gear) %>%
  summarise(n = n()) %>%
  spread(key = am, value = n) %>%
  mutate_each(funs(./rowSums(.)))

但是returns出现以下错误：

Error: 'x' must be an array of at least two dimensions

因此我的问题是：如何在 dplyr 中添加带有行百分比值的额外列？

侧分

我更喜欢空白值而不是 NAs
table 可以使用 gmodels 中的 CrossTable 轻松构建，但我想留在 dplyr 中，因为我想保留尽可能多的转换可能在一个地方

Answer 1

我想这就是你需要的：

# Data
data("mtcars")
# Lib
require(dplyr)
require(tidyr)
require(scales) #for percent
# Summary
mtcars %>%
  group_by(am, gear) %>%
  summarise(n = n()) %>%
  spread(key = am, value = n) %>%
  #you need rowwise because this is a rowwise operation
  rowwise %>%
  #I find do to be the best function for ad-hoc things that 
  #have no specific dplyr function
  #I use do below to calculate the numeric percentages
  do(data.frame(.,
                per0 = .$`0` / sum(.$`0`, .$`1`, na.rm=TRUE),
                per1 = .$`1` / sum(.$`0`, .$`1`, na.rm=TRUE))) %>%
  #mutate here is used to convert NAs to blank and numbers to percentages
  mutate(per0 = ifelse(is.na(per0), '', percent(per0)),
         per1 = ifelse(is.na(per1), '', percent(per1)))

输出：

Source: local data frame [3 x 5]
Groups: <by row>

   gear    X0    X1  per0  per1
  (dbl) (int) (int) (chr) (chr)
1     3    15    NA  100%      
2     4     4     8 33.3% 66.7%
3     5    NA     5        100%

Answer 2

所以这部分完成了，但并没有在一个表达式中完成所有操作，也没有重命名变量。 @LyzandeR 的解决方案更好。

library(tidyr)
library(dplyr)
mt_sum <- mtcars %>%
  group_by(am, gear) %>%
  summarise(n = n()) %>%
  spread(key = am, value = n, fill=0) 
row_sum <- rowSums(mt_sum[,2:3])
mt_sum <- mutate_each(mt_sum[,2:3],funs(./row_sum)) %>% bind_cols(mt_sum)

Answer 3

这里有一个重塑的方法：

图书馆（dplyr）图书馆（整理）

mtcars %>%
  count(gear, am) %>%
  mutate(percent = n / sum(n)) %>%
  gather(variable, value, 
         n, percent) %>%
  unite("new_variable", am, variable) %>%
  spread(new_variable, value)

在 dplyr 中按组获得总和后计算具有行百分比的列

Calculating columns with row percentage after obtaining sums by group in dplyr

r

aggregate

dplyr

frequency

crosstab

想要的结果

尝试

侧分