按data.frame中的比例汇总计数数据 dummy-df\u dummy 问题X1-X0 第一季度0.50 0.50 2第2季度0.75 0.25 3第三季度0.50 0.50

我有一些数据（

dummy

），其中有对Q1、Q2和Q3的二进制响应。我想以

df_dummy

中所示的格式总结我的数据，其中对于每个问题，

X1

列告诉我回答1到Q1的人数比例，

X0

列告诉我回答0到Q0的人数比例。我尝试了

prop.table

，但没有返回所需的结果。

我们可以尝试

apply

使用

margin=2

将每个值的计数除以列中的总长度

dummy <- data.frame(Q1 = c(0, 1, 0, 1),
                    Q2 = c(1, 1, 0, 1),
                    Q3 = c(0, 1, 1, 0))
df_dummy <- data.frame(Question = c("Q1", "Q2", "Q3"),
                       X1 = c(2/4, 3/4, 2/4),
                       X0 = c(2/4, 1/4, 2/4))

> dummy
  Q1 Q2 Q3
1  0  1  0
2  1  1  1
3  0  0  1
4  1  1  0

> df_dummy
  Question   X1   X0
1       Q1 0.50 0.50
2       Q2 0.75 0.25
3       Q3 0.50 0.50

---

我们可以使用

margin=2

尝试

apply

，并将每个值的计数除以列中的总长度

dummy <- data.frame(Q1 = c(0, 1, 0, 1),
                    Q2 = c(1, 1, 0, 1),
                    Q3 = c(0, 1, 1, 0))
df_dummy <- data.frame(Question = c("Q1", "Q2", "Q3"),
                       X1 = c(2/4, 3/4, 2/4),
                       X0 = c(2/4, 1/4, 2/4))

> dummy
  Q1 Q2 Q3
1  0  1  0
2  1  1  1
3  0  0  1
4  1  1  0

> df_dummy
  Question   X1   X0
1       Q1 0.50 0.50
2       Q2 0.75 0.25
3       Q3 0.50 0.50

---

我们可以使用

table

和

prop.table

t(apply(dummy, 2, function(x) table(x)/length(x)))

#     0    1
#Q1 0.50 0.50
#Q2 0.25 0.75
#Q3 0.50 0.50

---

或者更有效的方法是调用

表一次

t(sapply(dummy, function(x) prop.table(table(x))))
#     0    1
#Q1 0.50 0.50
#Q2 0.25 0.75
#Q3 0.50 0.50


或者另一个选项是
colMeans
（灵感来源于@Cath使用
colSums
）

X0我们可以使用
table
和
prop.table

t(apply(dummy, 2, function(x) table(x)/length(x)))

#     0    1
#Q1 0.50 0.50
#Q2 0.25 0.75
#Q3 0.50 0.50


或者更有效的方法是调用
表一次

t(sapply(dummy, function(x) prop.table(table(x))))
#     0    1
#Q1 0.50 0.50
#Q2 0.25 0.75
#Q3 0.50 0.50


或者另一个选项是
colMeans
（灵感来源于@Cath使用
colSums
）

X0不如上面的答案优雅：

X0 <- colMeans(!dummy)
data.frame(X1 = 1 - X0, X0)
#    X1   X0
#Q1 0.50 0.50
#Q2 0.75 0.25
#Q3 0.50 0.50

不如上面的答案那么优雅：

X0 <- colMeans(!dummy)
data.frame(X1 = 1 - X0, X0)
#    X1   X0
#Q1 0.50 0.50
#Q2 0.75 0.25
#Q3 0.50 0.50

另一种方法是计算
1s
的比例，然后从中推断
0s
的比例：

   Question   X0   X1
Q1       Q1 0.50 0.50
Q2       Q2 0.25 0.75
Q3       Q3 0.50 0.50

另一种方法是计算
1s
的比例，然后从中推断
0s
的比例：

   Question   X0   X1
Q1       Q1 0.50 0.50
Q2       Q2 0.25 0.75
Q3       Q3 0.50 0.50

另一种方法是使用do.call&lappy

X1 <- colMeans(dummy==1)
df_dummy <- data.frame(X1, X0=1-X1)
df_dummy
#     X1   X0
#Q1 0.50 0.50
#Q2 0.75 0.25
#Q3 0.50 0.50

另一种方法是使用do.call&lappy

X1 <- colMeans(dummy==1)
df_dummy <- data.frame(X1, X0=1-X1)
df_dummy
#     X1   X0
#Q1 0.50 0.50
#Q2 0.75 0.25
#Q3 0.50 0.50

tidyverse选项：

library（tidyr）
图书馆（看门人）
虚拟%>%
聚集（问题，val）%>%#重塑为长形
tabyl（问题，val）%>%#制作交叉表
装饰百分比（“行”）%>%
干净的名字（）
问题x0-x1
第一季度0.50 0.50
Q2 0.25 0.75
第三季度0.50 0.50
一个整洁的选择：

library（tidyr）
图书馆（看门人）
虚拟%>%
聚集（问题，val）%>%#重塑为长形
tabyl（问题，val）%>%#制作交叉表
装饰百分比（“行”）%>%
干净的名字（）
问题x0-x1
第一季度0.50 0.50
Q2 0.25 0.75
第三季度0.50 0.50
否则我想你可能会选择
作为.logical
你知道你可以在其他人的答案下发表评论，而不是让它成为你的答案（以这样或那样的方式），比如在我的“嘿，你也可以使用colSums，将0/1转换为logical”下发表评论，我曾想过这样做，但决定使用另一个选项，在Ronak的选项下“嘿，你也只能调用table一次”…这实际上是你应该做的…否则我想你可能会选择
as.logical
你知道你可以在其他人的答案下发表评论，而不是让它成为你的答案（以这样或那样的方式），就像在我的答案下发表评论一样“嘿，你也可以使用colSums，将0/1变成logical“-这是我想做的，但决定做另一个选择，在Ronak的“嘿，你也只能给桌子打一次电话”。。。这其实是你应该做的…没关系，当你在我的帖子上发表评论，然后调整我的代码并将其发布到你的帖子中时，这有点虚伪。没关系，当你在我的帖子上发表评论，然后调整我的代码并将其发布到你的帖子中时，这有点虚伪。不完全是OP期望的输出。不完全是OP期望的输出。谢谢，但是如果一个问题都是0，那么你的答案就不起作用。i、 e
dummy@Adrian实际上是这样，但方式不同。尝试
apply（虚拟，2，函数（x）表（x）/长度（x））
谢谢，但是如果一个问题都是0，那么你的答案就不起作用了。i、 e
dummy@Adrian实际上是这样，但方式不同。尝试应用（虚拟，2，函数（x）表（x）/长度（x））