所以我有以下数据集:
Employee EducLev JobGrade YrsExper Age Gender YrsPrior PCJob Salary
1 3 1 3 26 Male 1 No 32000
2 1 1 14 38 Female 1 No 39100
3 1 1 12 35 Female 0 No 33200
4 2 1 8 40 Female 7 No 30600
5 3 1 3 28 Male 0 No 29000
6 3 2 3 24 Female 0 No 30500
7 3 2 4 27 Female 0 No 30000
8 3 2 8 33 Male 2 No 27000
9 1 3 4 62 Female 0 No 34000
10 3 3 9 31 Female 0 No 29500
11 3 4 9 34 Female 2 No 26800
12 2 5 8 37 Female 8 No 31300
13 2 5 9 37 Female 0 No 31200
14 2 6 10 58 Female 6 No 34700
15 3 6 4 33 Female 0 No 30000
16 3 6 3 27 Female 0 No 31000
我需要这样的输出:
JobGrade Female Male Total
1 34.29% 17.65% 28.85%
2 20.71% 19.12% 20.19%
3 25.71% 10.29% 20.67%
4 12.14% 16.18% 13.46%
5 6.43% 17.65% 10.10%
6 0.71% 19.12% 6.73%
我看过其他一些使用聚合函数的帖子。我无法在这种情况下使用它。谁能帮助我如何获得这样的输出？ P.S:我不想通过计算所有百分比然后创建新的数据集来做到这一点。
我自己使用了以下代码来解决这个问题。但我认为这不是解决这个问题的正确方法。
df = data.frame(jobgrade=numeric(), gmale=numeric(), gfemale=numeric(), total=numeric())
for(i in 1:6)
{
df[i,]=c(i, nrow(bsal[bsal$Gender=="Male"&bsal$JobGrade==i,]) * 100 / nrow(bsal[bsal$JobGrade==i,]),
nrow(bsal[bsal$Gender=="Female"& bsal$JobGrade==i,]) * 100 / nrow(bsal[bsal$JobGrade==i,]),
nrow(bsal[bsal$JobGrade==i,]) * 100/nrow(bsal))
}
最佳答案
您可以使用aggregate来完成此操作。假设您的 data.frame 名为 df。这个方法首先创建一个填充的列，我在下面将其命名为 dumm。您可以避免此步骤并稍后执行。
df$dumm <- 1
results <- aggregate(cbind("Female"=df$Gender == "Female",
"Male"=df$Gender == "Male",
"total"=df$dumm),
by=list(df$JobGrade), fun=sum)
结果数据框包含男性、女性的计数以及按职位等级划分的总数。现在只需除以总数:
results <- results / sum(results$total)
第二种非常常见的方法是使用 data.table 包:
library(data.table)
setDT(df)
results <- df[, list("Female"=sum(Gender == "Female"),
"Male"=sum(Gender == "Male"),
"total"=length(Gender)),
by=.(JobGrade)]
results <- df[, lapply(.SD, function(i) i / sum(total)), .SDcols=2:4]
关于r - 需要数据框中高级分组和数据操作的帮助，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/37644033/