我的猜测是，使用 ddply 很容易，但我仍然是 R 的新手，无法理解它。
我有一个看起来像这样的 data.frame
txt <- "label var1 var2 var3 var4 var5 var6 var7
lab1 401 80 57 125 118 182 83
lab2 72 192 80 224 182 187 178
lab3 7 152 134 104 105 80 130
lab4 3 58 210 30 78 33 87
lab5 1 2 3 1 1 2 6"
mydata <- read.table(textConnection(txt), sep = " ", header = TRUE)
这样做我可以一次将一个变量转换为百分比
mydata$var1 <- round(prop.table(mydata$var1),3)*100
但是如何一次性使用data.frame中的所有变量（var1：var7）呢？
注意：它会进入一个函数，其中变量的长度和数量会不时变化，因此代码应该对此敏感。
先感谢您
只需强制 amatrix并使用 margin 参数来prop.table喜欢这样：
round( prop.table(as.matrix(df),2) * 100 , 3 )
例如
set.seed(123)
df <- data.frame( matrix( sample(4 , 12 , repl=TRUE ) , 3 ) )
df
# X1 X2 X3 X4
#1 2 4 3 2
#2 4 4 4 4
#3 2 1 3 2
round( prop.table(as.matrix(df),2) * 100 , 3 )
# X1 X2 X3 X4
#[1,] 25 44.444 30 25
#[2,] 50 44.444 40 50
#[3,] 25 11.111 30 25
在您的示例中，我认为行名实际上是一列字符值。要prop.table在除第一个列之外的所有列上使用，您可以执行prop.table( df[,-1] , margin = 2 ).
不需要花哨的包装。只要您想对除第一列之外的所有内容都执行此操作，这将起作用。2:ncol如果不合适，您可以调整包含哪些列的条件。
t(round(t(mydata[, 2:ncol(mydata)]) / colSums(mydata[, 2:ncol(mydata)]) * 100, 3))
而且，由于您询问plyr并且dplyr是 的改进版本ddply，因此您可以这样做：
require(dplyr)
require(reshape2)
mydata %>% melt(id.vars = "label") %>%
group_by(variable) %>%
mutate(prop = round(value / sum(value) * 100, 3)) %>%
dplyr::select(-value) %>%
dcast(label ~ variable, fun.aggregate = sum, value.var = "prop")
将您的数据转换为长格式，计算比例，然后将其切换回宽格式。Simon O'Hanlon 的大量输入显示为快速单行，但该dplyr方法很好地推广到您可能想做的任何类型的计算。
也许这样的事情可以帮助你：
cbind(label=mydat[,1],as.data.frame(apply(mydat[,-1], 2, function(col) round(prop.table(col),3)*100 )))
你好我有同样的问题
df1 <- head(mtcars[,c(1:2)],2)
sum(df1)
df <- round(as.data.frame(lapply(df1,function(x)x/sum(df1))),2); df; class(df)
df <- as.data.frame(lapply(df, function(x) paste0(x,'%'))); df
mpg cyl
1 0.39% 0.11%
2 0.39% 0.11%