{"id":957,"date":"2023-07-28T04:47:06","date_gmt":"2023-07-28T04:47:06","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/it\/frequenze-relative-dplyr\/"},"modified":"2023-07-28T04:47:06","modified_gmt":"2023-07-28T04:47:06","slug":"frequenze-relative-dplyr","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/it\/frequenze-relative-dplyr\/","title":{"rendered":"Come calcolare le frequenze relative usando dplyr"},"content":{"rendered":"

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Spesso potresti voler calcolare le frequenze\/proporzioni relative dei valori in una o pi\u00f9 colonne di un frame di dati in R.<\/span><\/p>\n

Fortunatamente, questo \u00e8 facile da fare utilizzando le funzioni del pacchetto dplyr<\/a> . Questo tutorial mostra come utilizzare queste funzioni per calcolare le frequenze relative sul seguente frame di dati:<\/span><\/p>\n

 #create data frame<\/span>\ndf <- data.frame(team = c('A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'B'),\n                 position = c('G', 'F', 'F', 'G', 'G', 'G', 'F'),\n                 points = c(12, 15, 19, 22, 32, 34, 39))\n\n#view data frame\n<\/span>df\n\n  team position points\n1 AG 12\n2 AF15\n3 FY 19\n4 BG 22\n5 BG 32\n6 BG 34\n7 BF 39\n<\/strong><\/pre>\n
 Esempio 1: Frequenza relativa di una variabile<\/strong><\/span><\/h3>\n
 Il codice seguente mostra come calcolare la frequenza relativa di ciascuna squadra nel frame di dati:<\/span><\/p>\n
 library(dplyr)\n\ndf %>%\n  group_by<\/span> (team) %>%\n  summarize<\/span> (n = n()) %>%\n  mutate<\/span> (freq = n \/ sum(n))\n\n# A tibble: 2 x 3\n  team n freq\n    \n1 to 3 0.429\n2 B 4 0.571\n<\/strong><\/pre>\n
 Questo ci dice che la squadra A rappresenta il 42,9% di tutte le righe nel frame di dati mentre la squadra B rappresenta il restante 57,1% delle righe. Tieni presente che insieme la loro somma d\u00e0 il 100%.<\/span><\/p>\n
 Esempio 2: frequenza relativa di pi\u00f9 variabili<\/strong><\/span><\/h3>\n
 Il seguente codice mostra come calcolare la frequenza relativa delle posizioni per<\/em> squadra:<\/span><\/p>\n
 library(dplyr)\n\ndf %>%\n  group_by<\/span> (team, position) %>%\n  summarize<\/span> (n = n()) %>%\n  mutate<\/span> (freq = n \/ sum(n))\n\n# A tibble: 4 x 4\n# Groups: team [2]\n  team position n freq\n       \n1 AF 2 0.667\n2 AG 1 0.333\n3 BF 1 0.250\n4 BG 3 0.750\n<\/strong><\/pre>\n
 Questo ci dice che:<\/span><\/p>\n
 Correlato:<\/strong> La guida completa: come raggruppare e riepilogare i dati in R<\/a><\/span><\/p>\n