R 计算具有不同分母的不同元素的按列比例
我有一个60列的表，每列中都有值，比如：YES，NO，NA，NPR 计算具有不同分母的不同元素的按列比例,r,replace,dplyr,R,Replace,Dplyr,我有一个60列的表，每列中都有值，比如：YES，NO，NA，NP A B C 1 YES NO NO 2 NA NA NA 3 YES NO YES 4 NP NP NP 我需要计算多个比例，每个比例都有一个不同的分母： 示例： 是对是和否的百分比（YES/（YES+NO）） NP占除NA以外的所有NP的百分比（NP/（是+否+NP）） NA占所有行的百分比（NA/行） 上述数据框的预期结果： %YES.A %NP.A %NA.A %YES.B 10
A B C
1 YES NO NO
2 NA NA NA
3 YES NO YES
4 NP NP NP
是对是和否的百分比（
YES/（YES+NO）NP占除NA以外的所有NP的百分比（
NP/（是+否+NP）NA占所有行的百分比（
NA/行%YES.A %NP.A %NA.A %YES.B
100% 33% 25% 0%
尝试将
dplyrmutatemydata$A.NO <- revalue(mydata$A, c("NO" = 1))
mydata$A.YES <- revalue(mydata$A,c("YES" = 1))
mydata$A.NO这里有一个base-R中的解决方案。由于您只需要摘要度量，因此无需创建新列。我们只是创建一个新的摘要数据对象
首先，我们编写一个custum函数来计算一个向量（列）所需的所有内容。我已经完成了您的两个示例，但您可以轻松展开：
myfun <- function(x){
res <- c(YES=sum(x=="YES",na.rm=T)/sum(x %in% c("YES","NO"),na.rm=T),
NP=sum(x=="NP",na.rm=T)/length(na.omit(x)))
res
}
下面是base-R中的一个解决方案。由于您只需要摘要度量值，因此无需创建新列。我们只是创建一个新的摘要数据对象
首先，我们编写一个custum函数来计算一个向量（列）所需的所有内容。我已经完成了您的两个示例，但您可以轻松展开：
myfun <- function(x){
res <- c(YES=sum(x=="YES",na.rm=T)/sum(x %in% c("YES","NO"),na.rm=T),
NP=sum(x=="NP",na.rm=T)/length(na.omit(x)))
res
}
我要做的第一步是将数据重塑为长格式，然后按组计算百分比：
library(dplyr)
library(tidyr)
mydf %>%
gather(key, val) %>%
group_by(key) %>%
summarise(pYes = 100*sum(val=="YES",na.rm=TRUE)/sum(val %in% c("YES","NO"),na.rm=TRUE),
pNP = 100*sum(val=="NP",na.rm=TRUE)/sum(val %in% c("YES","NO","NP"),na.rm=TRUE),
pNA = 100*sum(is.na(val))/n())
其中：
Source: local data frame [3 x 4]
key pYes pNP pNA
(chr) (dbl) (dbl) (dbl)
1 A 100 33.33333 25
2 B 0 33.33333 25
3 C 50 33.33333 25
column percentage val
1 A pYes 100.00000
2 B pYes 0.00000
3 C pYes 50.00000
4 A pNP 33.33333
5 B pNP 33.33333
6 C pNP 33.33333
7 A pNA 25.00000
8 B pNA 25.00000
9 C pNA 25.00000
通过添加gather（percentage，val，-key）
作为最后一步，您可以将此结果重塑为与下面相同的格式
您可以先进行总结，然后将其重塑为长格式：
mydf %>%
summarise_each(funs(pYes = sum(.=="YES",na.rm=TRUE)/sum(.%in% c("YES","NO"),na.rm=TRUE),
pNP = 100*sum(.=="NP",na.rm=TRUE)/sum(. %in% c("YES","NO","NP"),na.rm=TRUE),
pNA = 100*sum(is.na(.))/n())) %>%
gather(key, val) %>%
separate(key, c("column","percentage"), sep="_")
其中：
Source: local data frame [3 x 4]
key pYes pNP pNA
(chr) (dbl) (dbl) (dbl)
1 A 100 33.33333 25
2 B 0 33.33333 25
3 C 50 33.33333 25
column percentage val
1 A pYes 100.00000
2 B pYes 0.00000
3 C pYes 50.00000
4 A pNP 33.33333
5 B pNP 33.33333
6 C pNP 33.33333
7 A pNA 25.00000
8 B pNA 25.00000
9 C pNA 25.00000
我要做的第一步是将数据重塑为长格式，然后按组计算百分比：
library(dplyr)
library(tidyr)
mydf %>%
gather(key, val) %>%
group_by(key) %>%
summarise(pYes = 100*sum(val=="YES",na.rm=TRUE)/sum(val %in% c("YES","NO"),na.rm=TRUE),
pNP = 100*sum(val=="NP",na.rm=TRUE)/sum(val %in% c("YES","NO","NP"),na.rm=TRUE),
pNA = 100*sum(is.na(val))/n())
其中：
Source: local data frame [3 x 4]
key pYes pNP pNA
(chr) (dbl) (dbl) (dbl)
1 A 100 33.33333 25
2 B 0 33.33333 25
3 C 50 33.33333 25
column percentage val
1 A pYes 100.00000
2 B pYes 0.00000
3 C pYes 50.00000
4 A pNP 33.33333
5 B pNP 33.33333
6 C pNP 33.33333
7 A pNA 25.00000
8 B pNA 25.00000
9 C pNA 25.00000
通过添加gather（percentage，val，-key）
作为最后一步，您可以将此结果重塑为与下面相同的格式
您可以先进行总结，然后将其重塑为长格式：
mydf %>%
summarise_each(funs(pYes = sum(.=="YES",na.rm=TRUE)/sum(.%in% c("YES","NO"),na.rm=TRUE),
pNP = 100*sum(.=="NP",na.rm=TRUE)/sum(. %in% c("YES","NO","NP"),na.rm=TRUE),
pNA = 100*sum(is.na(.))/n())) %>%
gather(key, val) %>%
separate(key, c("column","percentage"), sep="_")
其中：
Source: local data frame [3 x 4]
key pYes pNP pNA
(chr) (dbl) (dbl) (dbl)
1 A 100 33.33333 25
2 B 0 33.33333 25
3 C 50 33.33333 25
column percentage val
1 A pYes 100.00000
2 B pYes 0.00000
3 C pYes 50.00000
4 A pNP 33.33333
5 B pNP 33.33333
6 C pNP 33.33333
7 A pNA 25.00000
8 B pNA 25.00000
9 C pNA 25.00000
将数据帧转换为数据表可使其速度提高约50%
dt <- data.table(df)
dt[, sapply(.SD, myfun)]
dt将数据帧转换为数据表可使速度提高约50%
dt <- data.table(df)
dt[, sapply(.SD, myfun)]
dt您的数据有多大？4k行X 144列（4MB）您的数据有多大？4k行X 144列（4MB）数据帧到后面的group by和Summary Geography数据帧到后面的group by和Summary Geography您前面的答案就是我想要的。它可以应用于按数据分组吗？@ErickOGM是的，你可以使用groupby
进行分组。你之前的答案就是我想要的。它可以应用于按数据分组吗？@ErickOGM是的，您可以使用groupby
进行分组。