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我有一组来自三个维度的数据的计数：

df <- data.frame(type = c("A", "B", "B", "A", "A", "C", "B", "C"), group = c("Tp", "Tp", "Tp", "Tp", "Fc", "Fc", "Fc", "Fc"), size = c(10,20,30,40,10,20,30,40), count = c(1, 4, 2, 3, 2, 10, 2, 3))

  type group size count
1    A    Tp   10     1
2    B    Tp   20     4
3    B    Tp   30     2
4    A    Tp   40     3
5    A    Fc   10     2
6    C    Fc   20    10
7    B    Fc   30     2
8    C    Fc   40     3

我想找到每个计数所占的比例，但在类型和组维度上都是子集。也就是说，例如，在组“Tp”和类型“A”中的大小 10 的分界线是什么？

我认为可能有一个类似的函数aggregate或包中的某些东西，plyr但会根据子集计算每行的数据，但我似乎找不到它。我最大的努力是使用应用：

df$prop <- apply(df, 1, function(x) as.numeric(x["count"])/sum(df[df$type==x["type"] & df$group==x["group"], "count"]))

  type group size count      prop
1    A    Tp   10     1 0.2500000
2    B    Tp   20     4 0.6666667
3    B    Tp   30     2 0.3333333
4    A    Tp   40     3 0.7500000
5    A    Fc   10     2 1.0000000
6    C    Fc   20    10 0.7692308
7    B    Fc   30     2 1.0000000
8    C    Fc   40     3 0.2307692

我只是想知道是否有更简单的方法可以做到这一点？如果没有，我会将其编写为自定义函数。

谢谢。

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3 回答 3

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尝试：

transform(df, prop=count/ave(count, type, group, FUN=sum))
于 2013-05-16T13:24:18.513 回答
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与 plyr，

ddply(df, c("type","group"), mutate, prop = count/sum(count))

  type group size count      prop
1    A    Fc   10     2 1.0000000
2    A    Tp   10     1 0.2500000
3    A    Tp   40     3 0.7500000
4    B    Fc   30     2 1.0000000
5    B    Tp   20     4 0.6666667
6    B    Tp   30     2 0.3333333
7    C    Fc   20    10 0.7692308
8    C    Fc   40     3 0.2307692
于 2013-05-16T13:44:19.530 回答
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更好的缩放和更直观data.table的方式：

library(data.table)
dt = data.table(df)

dt[, prop := count/sum(count), by = list(type, group)]
于 2013-05-16T14:59:17.633 回答