根据循环中的一个准则确定变量之间的比率，并保持多个变量。

Question

我有一个数据框架，在一年中的每一季有3个捕获期，为期3年(真正的数据库有超过100个季节和800个捕获季节)。对于每个陷阱季节，我有3个二项式变量("Non_Breeder"，"Potential_Breeder“和”育种“)。

# example    
    Year <- c(rep(2000,12), rep(2001,12), rep(2002,12))
    Season <- c(rep (seq(1:4), each=3,3))
    Trap_Session <- seq(1:36)
    Non_Breeder <- (rbinom(36, 1, prob=0.5))
    Potential_Breeder <- (rbinom(36, 1, prob=0.8))
    Breeding <- (rbinom(36, 1, prob=0.4))
    Month <- sample(12, 36, replace = TRUE)
    db <- cbind (Year, Season, Trap_Session, Non_Breeder, Potential_Breeder,     Breeding)
    db <- as.data.frame (db)

我想计算"(Potential_Breeder +育种)/ (Non_Breeder + Potential_Breeder +育种)“的每个季节保持变量”年“，”季节“和”比率“。

我尝试过使用函数table，但我不知道如何自动为每个季节创建一个循环，并保留变量“年份”、“季节”和“比率”。

例如:如果我有以下数据：

   Year Season Trap_Session Non_Breeder Potential_Breeder Breeding 
1  2000      1            1           1                 1        0  
2  2000      1            2           1                 1        0 
3  2000      1            3           0                 1        0  
4  2000      2            4           0                 1        1  
5  2000      2            5           1                 1        1  
6  2000      2            6           1                 1        1  

我想得到：

Year Season Ratio
2000     1  0.6 # (3/5)
2000     2  0.75 # (6/8) 

#Explanation of the calculation 
# 2000 Season 1
(3 Potential_Breeder / 5 (3Potential_Breeder+2 Non_Breeder)
# 2000 Season 2
(3Potential_Breeder + 2Breeding / 2Non_Breeder + 3Potential_Breeder +2Breeding)

有人知道怎么做吗？

Answer 1

试试这个：

library(data.table)
setDT(db)[ , .("Ratio" = sum(Potential_Breeder, Breeding) /
              sum(Non_Breeder, Potential_Breeder, Breeding)), by = .(Year, Season)]

这将为现有的按年份和季节分组的数据添加一个名为“比率”(按您希望命名)的变量，

dplyr也是如此：

library(dplyr)
group_by(db, Year, Season) %>% summarise("Ratio" = sum(Potential_Breeder, Breeding) /
 sum(Non_Breeder, Potential_Breeder, Breeding))

这两种方法都给出了OP中给定的db的以下输出：

    Year Season     Ratio
 1: 2000      1 0.8000000
 2: 2000      2 0.5000000
 3: 2000      3 0.6000000
 4: 2000      4 0.8000000
 5: 2001      1 0.6666667
 6: 2001      2 0.8000000
 7: 2001      3 0.8000000
 8: 2001      4 0.6000000
 9: 2002      1 1.0000000
10: 2002      2 0.5000000
11: 2002      3 0.8571429
12: 2002      4 0.6666667