Расчет процентов для числовых и категориальных переменных во фрейме данных - PullRequest
Новая
       8

Расчет процентов для числовых и категориальных переменных во фрейме данных

0 голосов
/ 27 августа 2018

У меня есть таблица данных с различными числовыми и категориальными переменными для разных классов. Мне нужно преобразовать мои данные таким образом, чтобы в конце у меня был отдельный фрейм данных для каждой переменной, где в первом столбце есть каждое значение, которое было записано для этой переменной, а другие столбцы показывают процентное соотношение для каждого из классов каждое из этих значений имеет в своем наборе данных. Таким образом, каждый столбец предназначен для одного из классов и должен добавить до 100. Я подготовил примеры с функцией dput().

Как выглядят мои данные 

structure(list(ï..class = structure(c(1L, 2L, 1L, 3L, 3L, 4L, 
3L), .Label = c("A", "B", "C", "D"), class = "factor"), var01 = c(150L, 
70L, 70L, 60L, 220L, 10L, 85L), var02 = c(50L, 30L, 50L, 30L, 
120L, 30L, 35L), var03 = c(1L, 1L, 1L, 1L, 5L, 8L, 3L), var04 = c(1L, 
0L, 1L, 0L, 0L, 1L, 0L), var05 = c(2L, 1L, 1L, 0L, 0L, 3L, 0L
)), class = "data.frame", row.names = c(NA, -7L))

Var01 , Var02 и Var03 являются числовыми и Var04 и Var05 категориальными в этом примере.

Как мне это нужно для каждой переменной 

structure(list(ï..var01 = c(10L, 60L, 70L, 85L, 150L, 220L), 
A = c(0, 0, 50, 0, 50, 0), B = c(0, 0, 100, 0, 0, 0), C = c(0, 
33.34, 0, 33.34, 0, 33.34), D = c(100, 0, 0, 0, 0, 0)), class = "data.frame", 
row.names = c(NA, -6L))

Я пытался сделать это самостоятельно несколькими способами, но, учитывая, что я не очень хорошо разбираюсь в R, мне не удалось ни в малейшей степени.

Приветствия

Alex

1 Ответ

0 голосов
/ 27 августа 2018

Вы можете попробовать это: 

library(reshape2)
d2 <- dcast(d, var01 ~ iclass, fun.aggregate = length)
d2[,-1] <- 100 * d2[,-1]/colSums(d2[,-1])[col(d2[,-1])]

Результат: 

> d2
  var01  A   B        C   D
1    10  0   0  0.00000 100
2    60  0   0 33.33333   0
3    70 50 100  0.00000   0
4    85  0   0 33.33333   0
5   150 50   0  0.00000   0
6   220  0   0 33.33333   0

Используемые данные 

d <- structure(list(iclass = structure(c(1L, 2L, 1L, 3L, 3L, 4L, 3L), .Label = c("A", "B", "C", "D"), class = "factor"),
                    var01 = c(150L, 70L, 70L, 60L, 220L, 10L, 85L), var02 = c(50L, 30L, 50L, 30L, 120L, 30L, 35L),
                    var03 = c(1L, 1L, 1L, 1L, 5L, 8L, 3L), var04 = c(1L, 0L, 1L, 0L, 0L, 1L, 0L),
                    var05 = c(2L, 1L, 1L, 0L, 0L, 3L, 0L)), class = "data.frame", row.names = c(NA, -7L))
...