R 如何从二进制数据帧计算和显示百分比

我试图创建一个表格，在这个表格中，我计算了招聘过程中不同阶段的申请人百分比。我有一个如下所示的数据帧：

# A tibble: 6 x 3
  CandidateType     Step   Amount
        <fctr>      <chr>   <dbl>
1     External   Hiring       304
2     Internal   Hiring       164
3     External   Interview    950
4     Internal   Interview    512
5     External   Application 8726
6     Internal   Application  828

#一个tible:6 x 3
候选类型阶跃量
1外部雇用304
2内部招聘164
3外部面试950
4内部面试512
5外部应用8726
6内部应用828

我需要添加一个列来计算导致面试的申请的百分比，以及每个组（内部和外部申请者）最终成为雇佣的申请的百分比。它应该是这样的：

# A tibble: 6 x 3
  CandidateType     Step   Amount     Pct
        <fctr>      <chr>   <dbl>    <chr>
1     External   Hiring       304   3.48 %
2     Internal   Hiring       164  19.81 %
3     External   Interview    950  10.89 %
4     Internal   Interview    512  61.84 %
5     External   Application 8726 100.00 %
6     Internal   Application  828 100.00 %

#一个tible:6 x 3
CandidateType阶跃量Pct
1外部招聘304 3.48%
2内部招聘164 19.81%
3外部面试950 10.89%
4内部访谈512 61.84%
5外部应用8726 100.00%
6内部应用828 100.00%

我尝试使用以下代码解决此问题，但没有成功：

recruitmentDFinternal <- recruitmentDF %>% 
  filter(CandidateType == "Internal") %>% 
  percent((Amount) / Amount[3])

RecrumentdInternal%
筛选器（CandidateType==“内部”）%>%
百分比（（金额）/金额[3]）

---

这里的想法是使用

scales

包中的

percent

函数，并从每种类型的候选对象创建两个单独的数据帧，最终执行

绑定行

以将它们重新组合在一起，但我没有运气让

percent

函数工作。有人能解决这个问题吗？我需要Pct列在百分比的末尾包含一个%-符号。

您可以按

候选类型对您的
TIBLE
进行分组，并将每行的
金额除以最大
金额
：

recruitmentDF %>% 
  group_by(CandidateType) %>% 
  mutate(Pct = scales::percent(Amount / max(Amount)))

这将返回：

# A tibble: 6 x 4
# Groups:   CandidateType [2]
  CandidateType Step        Amount Pct   
  <fct>         <fct>        <int> <chr> 
1 External      Hiring         304 3.5%  
2 Internal      Hiring         164 19.8% 
3 External      Interview      950 10.9% 
4 Internal      Interview      512 61.8% 
5 External      Application   8726 100.0%
6 Internal      Application    828 100.0%

#一个tible:6 x 4
#组别：CandidateType[2]
CandidateType阶跃量Pct
1外部招聘304 3.5%
2内部招聘164 19.8%
3外部面试950 10.9%
4内部访谈512 61.8%
5外部应用8726 100.0%
6内部应用828 100.0%
非常酷！非常感谢我想投票，但我还没有足够的声誉，对不起：-(