{"id":957,"date":"2023-07-28T04:47:06","date_gmt":"2023-07-28T04:47:06","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/nl\/dplyr-relatieve-frequenties\/"},"modified":"2023-07-28T04:47:06","modified_gmt":"2023-07-28T04:47:06","slug":"dplyr-relatieve-frequenties","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/nl\/dplyr-relatieve-frequenties\/","title":{"rendered":"Hoe relatieve frequenties te berekenen met behulp van dplyr"},"content":{"rendered":"

<\/p>\n

\n

Vaak wilt u misschien de relatieve frequenties\/verhoudingen van waarden in een of meer kolommen van een dataframe in R berekenen.<\/span><\/p>\n

Gelukkig is dit eenvoudig te doen met behulp van functies in het dplyr-<\/a> pakket. Deze tutorial laat zien hoe u deze functies kunt gebruiken om relatieve frequenties op het volgende dataframe te berekenen:<\/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
 Voorbeeld 1: Relatieve frequentie van een variabele<\/strong><\/span><\/h3>\n
 De volgende code laat zien hoe u de relatieve frequentie van elk team in het dataframe berekent:<\/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
 Dit vertelt ons dat team A 42,9% van alle rijen in het dataframe voor zijn rekening neemt, terwijl team B de resterende 57,1% van de rijen voor zijn rekening neemt. Merk op dat ze samen optellen tot 100%.<\/span><\/p>\n
 Voorbeeld 2: Relatieve frequentie van verschillende variabelen<\/strong><\/span><\/h3>\n
 De volgende code laat zien hoe u de relatieve frequentie van posities per<\/em> team kunt berekenen:<\/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
 Dit vertelt ons dat:<\/span><\/p>\n
 Gerelateerd:<\/strong>De complete gids: gegevens groeperen en samenvatten in R<\/a><\/span><\/p>\n