我正在处理一个数据集,其中包含每个 FMCG 类别的总数以及每个主要 channel 的销售分布,如列中所示。摘录如下
CTY totsal MTsal GTsal Othsal totsal MTsal GTsal Othsal
food food food food deo deo deo deo
Arg 47313 19620 15052 12641 178 113 41 24
Aus 143140 85172 4634 53334 459 438 5 16
Bel 125399 82966 7818 34614 424 229 5 190
在我的输出数据集中,我想计算每 4 列中的总类别组的份额,例如totsal 食物和totsal deo。因此,这些份额必须为 1,而 channel 的份额加起来必须是它们各自的值(value)。我正在查看的示例输出是:
CTY totshar MTshar GTshar Othshar totshar MTshar GTshar Othshar
food food food food deo deo deo deo
Arg 1 0.4 0.3 0.3 1.0 0.6 0.2 0.1
Aus 1 0.6 0.0 0.4 1.0 1.0 0.0 0.0
Bel 1 0.7 0.1 0.3 1.0 0.5 0.0 0.4
上面的例子是一个摘录,我需要灵活地包含尽可能多的类别和国家。
最佳答案
你可以这样做。 首先,我复制并粘贴了您的数据:
d <- read.table("clipboard",header=T)
d
CTY totsal MTsal GTsal Othsal totsal.1 MTsal.1 GTsal.1 Othsal.1
1 <NA> food food food food deo deo deo deo
2 Arg 47313 19620 15052 12641 178 113 41 24
3 Aus 143140 85172 4634 53334 459 438 5 16
4 Bel 125399 82966 7818 34614 424 229 5 190
然后我将数字转换为数字矩阵
m <- data.frame(d[-1, -1])
m <- t(apply(m, 1, function(x) as.numeric(as.character(x))))
m
[,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7] [,8]
2 47313 19620 15052 12641 178 113 41 24
3 143140 85172 4634 53334 459 438 5 16
4 125399 82966 7818 34614 424 229 5 190
我使用 grep
搜索了总列数,并创建了一个索引 gr
对于列组。值得注意的是,total
列必须始终是组的第一列。组值的总数可以变化。
gr_total <- grep("tot", colnames(d)[-1])
gr <- sort(rep(gr_total, 4))
我用了sapply
计算每组的百分比并使用 matrix
转换结果功能。 sapply 函数“循环”遍历 grep
找到的所有组搜索。 function(x, y, z)
内它子集属于该组的所有列。此处为先m[, gr == gr_total[1]]
.因为 R 针对矢量化过程进行了优化,所以您可以将矢量/矩阵除以矢量。尝试 m[, gr == gr_total[1]]/m[ , gr_total[1]]
.对于 matrix()
功能请看?matrix
并检查 sapply
输出。
matrix(sapply(gr_total, function(x, y, z) z[, y==x]/z[, x], gr, m), nrow(m), ncol(m), byrow = FALSE)
[,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7] [,8]
[1,] 1 0.4146852 0.31813666 0.2671782 1 0.6348315 0.23033708 0.13483146
[2,] 1 0.5950258 0.03237390 0.3726003 1 0.9542484 0.01089325 0.03485839
[3,] 1 0.6616161 0.06234499 0.2760309 1 0.5400943 0.01179245 0.44811321
您可以使用 round
函数四舍五入一位数。假设您将结果保存在 m1
中使用 round(m1, 1)
.
Colnames 可以替换为 colnames(m1) <- colnames(d)[-1]
.要添加列和行,请参阅 rbind
和 cbind
.
关于r - 在R中的数据集中以相等的间隔计算总数的百分比,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/38094087/