使用 group_by 查找子组中的百分比并汇总

发布于04月10日

我是dplyr的新手，正在try 进行以下转换，但没有任何运气.我在互联网上搜索过，在ddply中也找到了类似的例子，但我想使用dplyr.

我有以下数据:

   month   type  count
1  Feb-14  bbb   341
2  Feb-14  ccc   527
3  Feb-14  aaa  2674
4  Mar-14  bbb   811
5  Mar-14  ccc  1045
6  Mar-14  aaa  4417
7  Apr-14  bbb  1178
8  Apr-14  ccc  1192
9  Apr-14  aaa  4793
10 May-14  bbb   916
..    ...  ...   ...

我想用dplyr来计算每个月级别的每种类型(aaa、bbb、ccc)的百分比，即.

   month   type  count  per
1  Feb-14  bbb   341    9.6%
2  Feb-14  ccc   527    14.87%
3  Feb-14  aaa  2674    ..
..    ...  ...   ...

我试过了

data %>%
  group_by(month, type) %>%
  summarise(count / sum(count))

每个值都是1.我如何计算一个月内所有类型的总和？

推荐答案

try

library(dplyr)
data %>%
    group_by(month) %>%
    mutate(countT= sum(count)) %>%
    group_by(type, add=TRUE) %>%
    mutate(per=paste0(round(100*count/countT,2),'%'))

或者在不创建其他列的情况下使其更简单

data %>%
    group_by(month) %>%
    mutate(per =  100 *count/sum(count)) %>% 
    ungroup

我们也可以在"月"总结sum(count)之后使用left_join

或者使用data.table的选项.

 library(data.table)
 setkey(setDT(data), month)[data[, list(count=sum(count)), month], 
               per:= paste0(round(100*count/i.count,2), '%')][]

使用 group_by 查找子组中的百分比并汇总

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