以优雅的方式将百分比（每行）列添加到R data.frame

我想在

data.frame

中将百分比值作为一列。示例代码有效。但问题是，这是否是正确且优雅的R-方法

> df <- data.frame(addmargins(table(mtcars$gear, useNA="always")))
> df
  Var1 Freq
1    3   15
2    4   12
3    5    5
4 <NA>    0
5  Sum   32

> df$percent <- mapply(function(x) {100 / length(mtcars$gear) * x}, df$Freq)
> df
  Var1 Freq percent
1    3   15  46.875
2    4   12  37.500
3    5    5  15.625
4 <NA>    0   0.000
5  Sum   32 100.000

>测向
Var1频率
1    3   15
2    4   12
3    5    5
4     0
5总计32
>df$百分比df
Var1频率百分比
1    3   15  46.875
2    4   12  37.500
3    5    5  15.625
4     0   0.000
5总计32100.000

---

对我来说，没有必要将这个问题限制在

数据.frame

为了清晰起见，我主张使用基于

dplyr:：mutate

的解决方案：

df <- df %>%
    mutate(percent = (Freq/nrow(mtcars)) * 100)

df%
变异（百分比=（频率/nrow（mtcars））*100）

为了清晰起见，我主张采用基于

dplyr:：mutate

的解决方案：

df <- df %>%
    mutate(percent = (Freq/nrow(mtcars)) * 100)

df%
变异（百分比=（频率/nrow（mtcars））*100）

我认为增加利润是一种糟糕的做法，因为你把数据和摘要混为一谈

df <- data.frame(table(mtcars$gear, useNA="always"))
df$pct <-df$Freq/sum(df$Freq)*100
df
#>   Var1 Freq    pct
#> 1    3   15 46.875
#> 2    4   12 37.500
#> 3    5    5 15.625
#> 4 <NA>    0  0.000

---

请注意，在汇总后无需

取消分组

，因为您只有一个分组变量，而汇总只剥离了一层分组

我认为添加边距是一种不好的做法，因为您将数据与摘要混合在一起

df <- data.frame(table(mtcars$gear, useNA="always"))
df$pct <-df$Freq/sum(df$Freq)*100
df
#>   Var1 Freq    pct
#> 1    3   15 46.875
#> 2    4   12 37.500
#> 3    5    5 15.625
#> 4 <NA>    0  0.000

---

请注意，在汇总后无需

取消分组

，因为您只有一个分组变量，而汇总只剥离了一层分组

我想我会使用base R中的

表

函数来完成此任务（从一开始就使用它）：

或者，在创建data.frame后为较短的代码位添加百分比：

df <- data.frame(table(mtcars$gear))
df$p <- 100 * (df[,'Freq'] / sum(df[,'Freq']))

---

我想我应该使用base R中的

table

函数来完成这项任务（从一开始就使用它）：

或者，在创建data.frame后为较短的代码位添加百分比：

df <- data.frame(table(mtcars$gear))
df$p <- 100 * (df[,'Freq'] / sum(df[,'Freq']))

1）道具表

道具表

在这里很有用。我们使用

ave

将其分别应用于数据行和摘要行

transform(df, Percent = 100 * ave(Freq, Var1 == "Sum", FUN = prop.table))

给予：

  Var1 Freq Percent
1    3   15  46.875
2    4   12  37.500
3    5    5  15.625
4 <NA>    0   0.000
5  Sum   32 100.000

> tab
gear n  Percent
 3    15  46.88 
 4    12  37.50 
 5     5  15.62 
 All  32 100.00 

现在可以使用

HTML（tab）

和

LaTeX（tab）

生成HTML和LaTeX输出

这种方法更倾向于显示，但如果您真的想提取数据，可以这样做：

m <- as.matrix(tab, format = as.numeric)
dimnames(m) <- list(attr(tab, "rowLabels"), attr(tab, "colLabels"))

m1）道具表
道具表
在这里很有用。我们使用
ave
将其分别应用于数据行和摘要行

transform(df, Percent = 100 * ave(Freq, Var1 == "Sum", FUN = prop.table))

给予：

  Var1 Freq Percent
1    3   15  46.875
2    4   12  37.500
3    5    5  15.625
4 <NA>    0   0.000
5  Sum   32 100.000

> tab
gear n  Percent
 3    15  46.88 
 4    12  37.50 
 5     5  15.62 
 All  32 100.00 

现在可以使用
HTML（tab）
和
LaTeX（tab）
生成HTML和LaTeX输出

这种方法更倾向于显示，但如果您真的想提取数据，可以这样做：

m <- as.matrix(tab, format = as.numeric)
dimnames(m) <- list(attr(tab, "rowLabels"), attr(tab, "colLabels"))

m如果您的数据框中已经有两列用于计算百分比，为什么不直接取一个比率（可能我这里遗漏了什么）？在该示例中，总和是
mtcars
中的所有汽车（
n=32
）。其中有多少（在
%
中）有3档（或4档或5档）。
c（头部（df，-1），频率/总和（Freq）*100），100）
如果您的数据框已经有两列用于计算百分比，为什么不直接取一个比率（可能我在这里遗漏了什么）？在该示例中，总和都是汽车（
n=32
）在
mtcars
中。其中有多少（以
%
为单位）有3档（或4档或5档）。
c（带（头部（df，-1）、频率/总和（频率）*100）、100）