我有一系列具有响应选项(有利、不利、中性)的分类变量。
我想在 R 中创建一个表,它将给出行中所有 10 个变量的列表(每行一个变量) - 列中的百分比响应“有利,不利,中性”。这在R中可能吗?理想情况下,我还希望能够通过另一个分类变量对其进行分组(例如,比较男性和女性对问题的不同反应)。
我有一系列具有响应选项(有利、不利、中性)的分类变量。
我想在 R 中创建一个表,它将给出行中所有 10 个变量的列表(每行一个变量) - 列中的百分比响应“有利,不利,中性”。这在R中可能吗?理想情况下,我还希望能够通过另一个分类变量对其进行分组(例如,比较男性和女性对问题的不同反应)。
如果您提供实际数据的样本,您将获得更好的答案(请参阅这篇文章)。也就是说,这是一个使用dplyr::
(and reshape2::melt
) 的解决方案。
# function to create a column of fake data
make_var <- function(n=100) sample(c("good","bad","ugly"), size=n, replace=TRUE)
# put ten of them together
dat <- as.data.frame(replicate(10, make_var()), stringsAsFactors=FALSE)
library("dplyr")
# then reshape to long format, group, and summarize --
dat %>% reshape2::melt(NULL) %>% group_by(variable) %>% summarize(
good_pct = (sum(value=="good") / length(value)) * 100,
bad_pct = (sum(value=="bad") / length(value)) * 100,
ugly_pct = (sum(value=="ugly") / length(value)) * 100
)
请注意,要按另一列(例如性别)分组,您可以group_by(variable, sex)
在总结之前说(只要sex
是一列数据,在此构造示例中不是这种情况)。
改编lefft
的例子,但试图做的一切dplyr
:
dat %>%
gather(variable, value) %>%
group_by(variable) %>%
count(value) %>%
mutate(pct = n / sum(n) * 100) %>%
select(-n) %>%
spread(value, pct)