Расчет процента для нескольких столбцов с одинаковыми значениями

Question

У меня есть набор данных, в котором четыре переменные имеют одинаковые значения. Теперь я хочу рассчитать процентные доли для значений в каждой переменной, чтобы я мог построить их в виде столбчатой ​​диаграммы с накоплением.

Это пример набора данных:

   climate_change            air_quality              water_polution             trash                 
   <chr>                     <chr>                    <chr>                      <chr>                 
 1 Not a very serious probl~ A somewhat serious prob~ A somewhat serious problem A very serious problem
 2 Not a very serious probl~ Not a very serious prob~ Not a very serious problem Not a very serious pr~
 3 NA                        NA                       NA                         NA                    
 4 NA                        NA                       NA                         NA                    
 5 A very serious problem    A very serious problem   A very serious problem     A very serious problem
 6 A somewhat serious probl~ A very serious problem   Not at all a serious prob~ A somewhat serious pr~

Я знаю, как для вычисления процентных долей для каждой переменной, например:

lebanon %>%
  filter(!is.na(climate_change)) %>%
  count(climate_change) %>%
  mutate(prop = n / sum(n))

Получение:

  climate_change                   n   prop
  <chr>                        <int>  <dbl>
1 A somewhat serious problem     348 0.286 
2 A very serious problem         620 0.510 
3 Not a very serious problem     202 0.166 
4 Not at all a serious problem    45 0.0370

Теперь я хочу найти решение для сохранения значений, перечисленных в виде строк, при наличии переменные перечислены в виде столбцов со значениями n и / или prop. Каким будет наиболее эффективный способ решить эту проблему?

Я хочу иметь что-то вроде этого:

                             climate_change    air_quality   .....   .....
  <chr>                         <dbl>
1 A somewhat serious problem      0.286           .....
2 A very serious problem          0.510           .....
3 Not a very serious problem      0.166 
4 Not at all a serious problem   0.0370

Мне было трудно описать эту проблему и найти похожий вопрос по этому поводу сайт. Надеюсь, я хорошо его описал, и если вы знаете похожий вопрос, просто дайте ссылку здесь. :)

Приветствую

Answer 1

Вы можете использовать функции поворота из {tidyr}, чтобы применить ваше решение к длинной версии фрейма данных, а затем повернуть его обратно к исходной форме.

data <- tribble(~Q1, ~Q2, ~Q3,
                'ans1', 'ans1', 'ans1',
                'ans1', 'ans2', 'ans2',
                'ans2', 'ans2', 'ans2',
                'ans1', 'ans3', 'ans2',
                'ans3', 'ans1', NA,
                'ans3', 'ans3', 'ans1',
                 NA   , 'ans2', NA,)

data %>% 
  pivot_longer(everything()) %>% 
  group_by(name) %>% 
  count(value) %>% 
  drop_na() %>%                 # If you omit this line, NA values will be
                                # counted as a separate answer.
  mutate(prop = n / sum(n)) %>% 
  select(-n) %>% 
  pivot_wider(values_from = prop, values_fill = list(prop = 0)) 
  # If there is no proportion for a given Q/A combination, 
  # it is because the answer has not been given to this question.

# A tibble: 3 x 4
  value    Q1    Q2    Q3
  <chr> <dbl> <dbl> <dbl>
1 ans1  0.5   0.286   0.4
2 ans2  0.167 0.429   0.6
3 ans3  0.333 0.286   0  

Answer 2

Как это?

library(tidyverse)
df %>% 
  pivot_longer(1:4) %>% 
  filter(!is.na(value)) %>% 
  count(name, value) %>% 
  group_by(name) %>% 
  mutate(prop = n / sum(n)) %>% 
  select(-n) %>% 
  pivot_wider(names_from = name, values_from = prop)

# A tibble: 4 x 5
  value                     air_quality climate_change trash water_polution
  <chr>                           <dbl>          <dbl> <dbl>          <dbl>
1 A somewhat serious probl         0.25           0.25  0.25           0.25
2 A very serious problem           0.5            0.25  0.5            0.25
3 Not a very serious probl         0.25           0.5   0.25           0.25
4 Not at all a serious prob       NA             NA    NA              0.25

---

Данные

df <- tibble::tribble(
                   ~climate_change,              ~air_quality,              ~water_polution,                   ~trash,
        "Not a very serious probl", "A somewhat serious probl", "A somewhat serious probl", "A very serious problem",
        "Not a very serious probl", "Not a very serious probl", "Not a very serious probl",  "Not a very serious probl",
                                NA,                        NA,                           NA,                       NA,
                                NA,                        NA,                           NA,                       NA,
          "A very serious problem",  "A very serious problem",     "A very serious problem", "A very serious problem",
        "A somewhat serious probl",  "A very serious problem",  "Not at all a serious prob",  "A somewhat serious probl"
        )