So berechnen sie relative häufigkeiten mit dplyr

Häufig möchten Sie möglicherweise die relativen Häufigkeiten/Anteile von Werten in einer oder mehreren Spalten eines Datenrahmens in R berechnen.

Glücklicherweise ist dies mit den Funktionen im dplyr- Paket einfach zu bewerkstelligen. Dieses Tutorial zeigt, wie Sie diese Funktionen verwenden, um relative Häufigkeiten im folgenden Datenrahmen zu berechnen:

 #create data frame
df <- data.frame(team = c('A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'B'),
                 position = c('G', 'F', 'F', 'G', 'G', 'G', 'F'),
                 points = c(12, 15, 19, 22, 32, 34, 39))

#view data frame
df

  team position points
1 AG 12
2 AF15
3 FY 19
4 BG 22
5 BG 32
6 BG 34
7 BF 39

Beispiel 1: Relative Häufigkeit einer Variablen

Der folgende Code zeigt, wie die relative Häufigkeit jedes Teams im Datenrahmen berechnet wird:

 library(dplyr)

df %>%
  group_by (team) %>%
  summarize (n = n()) %>%
  mutate (freq = n / sum(n))

# A tibble: 2 x 3
  team n freq
    
1 to 3 0.429
2 B 4 0.571

Dies zeigt uns, dass Team A 42,9 % aller Zeilen im Datenrahmen ausmacht, während Team B die restlichen 57,1 % der Zeilen ausmacht. Beachten Sie, dass sie zusammen 100 % ergeben.

Verwandte Themen: Der vollständige Leitfaden: So gruppieren und fassen Sie Daten in R zusammen

Beispiel 2: Relative Häufigkeit mehrerer Variablen

Der folgende Code zeigt, wie die relative Häufigkeit der Positionen pro Team berechnet wird:

 library(dplyr)

df %>%
  group_by (team, position) %>%
  summarize (n = n()) %>%
  mutate (freq = n / sum(n))

# A tibble: 4 x 4
# Groups: team [2]
  team position n freq
       
1 AF 2 0.667
2 AG 1 0.333
3 BF 1 0.250
4 BG 3 0.750

Dies sagt uns Folgendes:

• 66,7 % der Spieler von Team A befinden sich auf Position F.
• 33,3 % der Spieler von Team A befinden sich auf Position G.
• 25,0 % der Spieler von Team A befinden sich auf Position F.
• 75,0 % der Spieler der Mannschaft B befinden sich auf der G-Position.

Verwandte Themen: So verwenden Sie Mutate zum Erstellen neuer Variablen in R

Beispiel 3: Relative Häufigkeiten als Prozentsätze anzeigen

Der folgende Code zeigt, wie die relative Häufigkeit von Positionen pro Team berechnet und diese relativen Häufigkeiten als Prozentsätze angezeigt werden:

 library(dplyr)

df %>%
  group_by (team, position) %>%
  summarize (n = n()) %>%
  mutate (freq = paste0(round(100 * n/sum(n), 0), ' % '))

# A tibble: 4 x 4
# Groups: team [2]
  team position n freq 
       
1 AF 2 67%  
2 GA 1 33%  
3 BF 1 25%  
4 BG 3 75%

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