R 使用lappy（）查找因子变量的百分比

我有一个数据框架，由4列组成，代表问题，每列分为4个级别，代表回答

  Q1 Q2
1  A  A
2  A  B
3  B  B
4  C  C
5  D  D

我想导出一个

data.frame

，如下所示：

   question response percent
1       Q2        A     0.2
2       Q2        B     0.4
3       Q2        C     0.2
4       Q2        D     0.2
5       Q1        A     0.4
6       Q1        B     0.2
7       Q1        C     0.2
8       Q1        D     0.2

到目前为止，我一直在使用

for

循环来实现这一点，但我的脚本中充斥着

for

循环，因此我希望使用

restrape2

中的函数或

lappy

来实现这一点。例如，这个代码比

For

循环要干净得多，但仍然不是我想要的。任何帮助都将不胜感激

以下是到目前为止我得到的信息：

lapply(lapply(df, summary), function(x) x/sum(x))

编辑：包括每个请求的数据帧示例。我原本担心它会占用太多的空间，因为级别标签太长，所以我缩短了它们

dput(df[1:4,])
structure(list(Q1 = structure(c(4L, 4L, 1L, 4L), .Label = c("1.A", 
    "1.B", "1.C", "1.D"), class = "factor"), 
    Q2 = structure(c(4L, 4L, 4L, 1L), .Label = c("2.A","2.B",
    "2.C", "2.D"), class = "factor"), 
    Q3 = structure(c(4L, 3L, 4L, 4L), .Label = c("3.A","3.B",
    "3.C","3.D"), class = "factor"), 
    Q4 = structure(c(3L, 1L, 3L, 3L), .Label = c("4.A","4.B", 
    "4.C","4.D")), 
    .Names = c("Q1.pre", "Q2.pre", "Q3.pre", "Q4.pre"), row.names = c(NA, 4L), 
    class = "data.frame")

我发现，Lafortune和user20650的回答几乎完全符合我的要求：

melt(sapply(df, function(x) prop.table(table(x))))

然而，有一个问题。在

sapply

级别上，

dimnames

与Q1级别的标签名称相同，因此在执行

melt

sapply的输出后，Var1列只是Q1级别的重复，而我希望Var1在Q1行中有Q1级别，在Q2行中有Q2级别，等等。在对

df

执行任何操作之前，我通过将所有列的

levels

拉入一个单独的变量

qnames

找到了一个解决方法，例如：

qnames = melt(sapply(df, levels))
qnames = qnames[ ,3]
melt(sapply(df, function(x) prop.table(table(x))))
df = cbind(qnames, df)

这正是我需要的结果。我很想知道是否有一种方法可以在不使用额外的

sapply

和

cbind

的情况下实现这一点，因此我将把问题留得更久一些。谢谢你的帮助

library（重塑2）
library(reshape2)
indx <- lapply(df, function(x) prop.table(table(x)))
out <- melt(do.call(rbind, indx))
out <- out[order(out$Var1, decreasing=TRUE),];rownames(out) <- NULL
#   Var1 Var2 value
# 1   Q2    A   0.2
# 2   Q2    B   0.4
# 3   Q2    C   0.2
# 4   Q2    D   0.2
# 5   Q1    A   0.4
# 6   Q1    B   0.2
# 7   Q1    C   0.2
# 8   Q1    D   0.2

indx使用
数据的一条线性。表
：

library(data.table) # 1.9.5+
dt<-data.table(Q1=c("A","A","B","C","D"),
               Q2=c("A","B","B","C","D"))

rbindlist(lapply(
  names(dt),
  function(x)dt[,.N/nrow(dt),by=x
                ][,.(question=x,response=get(x),percent=V1)]))

library（data.table）#1.9.5+
请张贴一个可复制的例子。在您的数据帧上使用
dput（）
，并为我们提供例如前20行这只是一个聚合。阅读关于dplyr和data.table的信息。做一个
group\u by（问题）
（顺便说一下，
percent
应该被称为
fraction
，除非你在函数中用它乘以100）如果你使用
sapply
你可以避免
Do.call
东西。。。ie
melt（sappy（数据，函数（x）属性表（表（x）））
谢谢。总是伟大的优化！没问题。。。lappy/do.call实际上可能更快。。。但是sapply imo在这里更具可读性，我现在无法测试（如此移动），但我认为一个函数通常比两个好。我同意sapply的可读性更高-谢谢，这是我追求的路线。谢谢，这是难以置信的高效代码！然而，我更喜欢使用
sapply
和
lappy
函数，因为我认为代码更透明，更容易复制（我肯定需要阅读data.table包）。@Killerfurbies你会注意到我的代码的关键确实是
lappy
。如果您想要一个启动
data.table
的好资源，请查看他们的github页面上的入门小故事，它们是非常清晰的挖掘方法。我必须补充的是，学习
数据.table
的回报是巨大的。我已返回到您的代码，并试图在自定义函数中实现它，但我一直在.subset（x，j）：无效的下标类型“list”
中收到错误
。我一直在研究stackoverflow，我认为它与计算
j
表达式或
by
的框架有关。关于如何解决这个问题，您有什么想法吗？这是因为
（
别名是
data.table的开发版本中的新别名，请参阅，以获取有关安装最新更新的说明。如果您不想这样做（我推荐它，因为1.9.5中有各种各样的优点），您可以替换
。（问题…
与
列表（问题…
啊，我确实使用了较旧版本的
data.table
。现在，在用
列表（
替换
）后，我在get（x）中得到了错误
错误）：找不到对象“Q1”
。同样，这仅在个人函数中发生，在控制台中运行相同代码时不会发生。感谢您的帮助@MichaelChirico！