Я работаю с набором данных bigmart . Имеются гипотетические данные о продажах для десяти магазинов.
Я хочу составить таблицу, которая показывает распределение типов товаров по магазинам. у меня есть таблица, которая показывает необработанный счет.
table(Item_Type,Outlet_Identifier)
Item_Type OUT010 OUT013 OUT017 OUT018 OUT019 OUT027 OUT035 OUT045 OUT046 OUT049
Baking Goods 42 73 73 68 43 69 68 70 76 66
Breads 17 25 22 27 16 31 29 33 26 25
Breakfast 9 13 12 12 10 11 10 10 10 13
Canned 35 65 69 78 38 72 79 74 72 67
Dairy 43 80 74 73 49 67 71 69 78 78
Frozen Foods 54 92 106 92 49 89 92 81 108 93
Fruits and Vegetables 79 142 127 135 73 140 129 143 126 138
Hard Drinks 16 23 22 22 8 23 22 28 20 30
Health and Hygiene 37 61 61 58 30 60 50 55 56 52
Household 67 103 95 95 52 99 102 99 103 95
Meat 34 41 44 46 32 56 43 38 44 47
Others 10 16 16 20 17 15 16 20 22 17
Seafood 4 5 5 7 6 7 8 9 6 7
Snack Foods 71 125 128 132 75 137 140 133 120 139
Soft Drinks 28 49 54 46 26 45 52 51 48 46
Starchy Foods 9 19 18 17 4 14 19 16 15 17
Я хочу превратить это в пропорциональную таблицу. Я попытался prop.table (), но это делает пропорцию против всего набора. Я хочу, чтобы это было только пропорция его столбца
У меня есть общее количество товаров в магазине
group_by(as.data.frame.table(table(Item_Type,Outlet_Identifier)),Outlet_Identifier) %>% summarize(total=sum(Freq))
# A tibble: 10 x 2
Outlet_Identifier total
<fct> <int>
1 OUT010 555
2 OUT013 932
3 OUT017 926
4 OUT018 928
5 OUT019 528
6 OUT027 935
7 OUT035 930
8 OUT045 929
9 OUT046 930
10 OUT049 930
Я не знаю, как связать эти два вместе. Мой желаемый результат - таблица, которая выглядит точно так же, как таблица непредвиденных расходов, за исключением пропорций вместо числа.