R data.frame聚合数据以计算分集率

我在R

Name...Region...Gender

...A...........1.............F

...B...........2.............M

...C...........1.............F

...D...........1.............M

...E...........2.............M

我想计算每个地区的性别比例。输出应如下所示：

Region ..........GenderRatio

....  1........................(0.67)

....  2........................(0.50)

---

这可以使用正常的BODMAS使用来计算。有没有有效的方法在R中计算它？

您可以使用R中的

dplyr

库进行各种数据处理。有关

dplyr

和其他非常有用的R软件包的更多信息，请参阅

例如：

首先，我创建一些示例数据。（我对它做了一点修改，使其具有适合您的输出的性别比例。）

输出为：

  region gender_ratio
   <dbl>        <dbl>
1      1        0.667
2      2        0.5

地区性别比
1      1        0.667
2      2        0.5

希望这能有所帮助。

作为一种（基本R）替代方法，您可以使用

by

和

prop.table（table（…）

返回男性/女性分数的

列表

with(df, by(df, Region, function(x) prop.table(table(x$Gender))))
#Region: 1
#
#        F         M
#0.6666667 0.3333333
#------------------------------------------------------------
#Region: 2
#
#F M
#0 1

或者只返回男性部分

with(df, by(df, Region, function(x) prop.table(table(x$Gender))[2]))
#Region: 1
#[1] 0.3333333
#------------------------------------------------------------
#Region: 2
#[1] 1

或者将雄性部分和区域存储在
数据框中
只需
堆栈
上述结果：

setNames(
    stack(with(df, by(df, Region, function(x) prop.table(table(x$Gender))[2]))),
    c("GenderRatio", "Region"))
#  GenderRatio Region
#1   0.3333333      1
#2   1.0000000      2

输出与输入不匹配：示例数据中区域2为100%男性。您好，欢迎继续。你可能想阅读并改进你提问的方式。这为愿意帮助你的人简化了事情，因此也可能改善你的生活谢谢@symbolrush。这起作用了。
with(df, by(df, Region, function(x) prop.table(table(x$Gender))[2]))
#Region: 1
#[1] 0.3333333
#------------------------------------------------------------
#Region: 2
#[1] 1

setNames(
    stack(with(df, by(df, Region, function(x) prop.table(table(x$Gender))[2]))),
    c("GenderRatio", "Region"))
#  GenderRatio Region
#1   0.3333333      1
#2   1.0000000      2