<\/p>\n
\u00c8 possibile utilizzare i seguenti metodi per calcolare il rapporto tra i valori di due colonne in R:<\/span><\/p>\n Metodo 1: utilizzare Base R<\/strong><\/span><\/p>\n Metodo 2: usa dplyr<\/strong><\/span><\/p>\n Questo tutorial spiega come utilizzare ciascun metodo nella pratica con il seguente frame di dati che mostra il numero totale di tiri effettuati e tentati da diversi giocatori di basket:<\/span><\/p>\n Il codice seguente mostra come calcolare il rapporto tra i valori delle colonne dei voti<\/strong> e dei tentativi<\/strong> utilizzando la base R:<\/span><\/p>\n Il rapporto tra tentativi<\/strong> e tentativi<\/strong> per il primo giocatore \u00e8 4\/12 = 0,33<\/strong> .<\/span><\/p>\n In altre parole, il primo giocatore ha effettuato circa il 33%<\/strong> dei tentativi di tiro.<\/span><\/p>\n Possiamo interpretare i valori del rapporto per tutti gli altri giocatori allo stesso modo.<\/span><\/p>\n Possiamo anche utilizzare la funzione round()<\/strong> per arrotondare i valori del rapporto a un certo numero di cifre decimali:<\/span><\/p>\n Ciascuno dei valori nella colonna del rapporto<\/strong> \u00e8 ora arrotondato a due cifre decimali.<\/span><\/span><\/p>\n Il codice seguente mostra come calcolare il rapporto tra i valori nelle colonne mark<\/strong> e tentativi<\/strong> utilizzando il pacchetto dplyr<\/a> :<\/span><\/p>\n Possiamo anche utilizzare la funzione round()<\/strong> per arrotondare i valori del rapporto a un certo numero di cifre decimali:<\/span><\/p>\n Ciascuno dei valori nella colonna del rapporto<\/strong> \u00e8 ora arrotondato a due cifre decimali.<\/span><\/p>\n Si noti che il metodo base R e il metodo dplyr producono gli stessi risultati.<\/span><\/p>\n I seguenti tutorial spiegano come eseguire altre attivit\u00e0 comuni in R:<\/span><\/p>\n Come filtrare valori univoci utilizzando dplyr<\/a> \u00c8 possibile utilizzare i seguenti metodi per calcolare il rapporto tra i valori di due colonne in R: Metodo 1: utilizzare Base R #calculate ratio between variable1 and variable2 df$ratio <- df$variable1\/df$variable1 #calculate ratio between variable1 and variable2, rounded to 2 decimal places df$ratio <- round(df$variable1\/df$variable2, 2 ) Metodo 2: usa dplyr library (dplyr) #calculate […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"yoast_head":"\n #calculate ratio between variable1 and variable2\n<\/span>df$ratio <- df$variable1\/df$variable1\n\n#calculate ratio between variable1 and variable2, rounded to 2 decimal places\n<\/span>df$ratio <- round(df$variable1\/df$variable2, 2<\/span> )\n<\/strong><\/pre>\n library<\/span> (dplyr)\n\n#calculate ratio between variable1 and variable2\n<\/span>df <- df %>%\n mutate(ratio = variable1\/variable2)\n\n#calculate ratio between variable1 and variable2, rounded to 2 decimal places\n<\/span>df <- df %>%\n mutate(ratio = round(variable1\/variable2, 2<\/span> ))<\/strong><\/pre>\n #create data frame\n<\/span>df <- data. frame<\/span> (players=c('A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H'),\n makes=c(4, 4, 3, 6, 7, 8, 3, 10),\n attempts=c(12, 7, 5, 6, 10, 12, 5, 19))\n\n#view data frame\n<\/span>df\n\n players makes attempts\n1 to 4 12\n2 B 4 7\n3 C 3 5\n4 D 6 6\n5 E 7 10\n6 F 8 12\n7 G 3 5\n8:10:19 a.m.\n<\/strong><\/span><\/pre>\n Esempio 1: calcolare i rapporti utilizzando la base R<\/strong><\/span><\/h2>\n
#calculate ratio between makes and attempts columns\ndf$ratio <- df$makes\/df$attempts\n\n#view updated data frame\n<\/span>df\n\n players makes attempts ratio\n1 A 4 12 0.3333333\n2 B 4 7 0.5714286\n3 C 3 5 0.6000000\n4 D 6 6 1.0000000\n5 E 7 10 0.7000000\n6 F 8 12 0.6666667\n7 G 3 5 0.6000000\n8:10:19 AM 0.5263158<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n #calculate ratio between makes and attempts columns, rounded to 2 decimal places\ndf$ratio <- round(df$makes\/df$attempts, 2<\/span> )\n\n#view updated data frame\n<\/span>df\n\n players makes attempts ratio\n1 to 4 12 0.33\n2 B 4 7 0.57\n3 C 3 5 0.60\n4 D 6 6 1.00\n5 E 7 10 0.70\n6 F 8 12 0.67\n7 G 3 5 0.60\n8:10:19 0.53\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n Esempio 2: calcolare i rapporti utilizzando dplyr<\/strong><\/span><\/h2>\n
library<\/span> (dplyr)<\/span>\n\n#add new column that shows ratio of makes to attempts\n<\/span>df <- df %>%\n mutate(ratio = makes\/attempts)\n\n#view updated data frame\n<\/span>df\n\n players makes attempts ratio\n1 A 4 12 0.3333333\n2 B 4 7 0.5714286\n3 C 3 5 0.6000000\n4 D 6 6 1.0000000\n5 E 7 10 0.7000000\n6 F 8 12 0.6666667\n7 G 3 5 0.6000000\n8:10:19 AM 0.5263158\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n library<\/span> (dplyr)<\/span>\n\n#add new column that shows ratio of makes to attempts, rounded to 2 decimal places\n<\/span>df <- df %>%\n mutate(ratio = round(makes\/attempts, 2<\/span> ))\n\n#view updated data frame\n<\/span>df\n\n players makes attempts ratio\n1 to 4 12 0.33\n2 B 4 7 0.57\n3 C 3 5 0.60\n4 D 6 6 1.00\n5 E 7 10 0.70\n6 F 8 12 0.67\n7 G 3 5 0.60\n8:10:19 0.53\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n Risorse addizionali<\/strong><\/span><\/h2>\n
Come filtrare in base a pi\u00f9 condizioni utilizzando dplyr
Come contare il numero di occorrenze nelle colonne in R<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"