R中的Groupwise计算

Question

我已经对R中的一个数据帧进行了分组和汇总，因此我现在有一个表，如下所示：

Group | Value | Count
==========================
   A  |   1   |   4
   A  |   2   |   2
   A  |   10  |   4
   B  |   3   |   2
   B  |   4   |   4
   B  |   2   |   3
   C  |   5   |   3
   C  |   2   |   6

我感兴趣的是找出值2在每组中的相对频率：

Group | Relative freq of 2
==========================
   A  |  2/(4+2+4) = 0.2
   B  |  3/(2+4+3) = 0.33
   C  |  6/(3+6) = 0.67

除了用循环和条件写一大堆代码之外，有没有一种简单、优雅的R计算方法？可能使用dplyr。

Answer 1

使用dplyr，在按“组”分组后，我们将“计数”子集，其中“值”是2(假设每个“组”只有一个值为2)，并除以“计数”的sum。

library(dplyr)
df1 %>%
   group_by(Group) %>% 
   summarise(RelFreq = round(Count[Value==2]/sum(Count), 2))
#  Group RelFreq
#  <chr>   <dbl>
#1     A    0.20
#2     B    0.33
#3     C    0.67

相应的data.table选项为

library(data.table)
setDT(df1)[, .(RelFreq = round(Count[Value == 2]/sum(Count),2)), by = Group]

Answer 2

这是一个基本的R解决方案：

sapply(split(df1, df1$Group), 
   function(x) round(sum(x$Count[x$Value == 2]) / sum(x$Count), 2))

##  A    B    C 
## 0.20 0.33 0.67 

Answer 3

您可以使用与for循环相同的逻辑

for(i in unique(df$Group)){
  df$Relative_freq_of_2[df$Group==i] <- round(df$Count[df$Value==2 & df$Group==i]/sum(df$Count[df$Group==i]),2)
}

df <- unique(df[,c("Group","Relative_freq_of_2")])

Group Relative_freq_of_2
    A               0.20
    B               0.33
    C               0.67