{"id":956,"date":"2023-07-28T04:47:06","date_gmt":"2023-07-28T04:47:06","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/pt\/frequencias-relativas-dplyr\/"},"modified":"2023-07-28T04:47:06","modified_gmt":"2023-07-28T04:47:06","slug":"frequencias-relativas-dplyr","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/pt\/frequencias-relativas-dplyr\/","title":{"rendered":"Como calcular frequ\u00eancias relativas usando dplyr"},"content":{"rendered":"

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Muitas vezes voc\u00ea pode querer calcular as frequ\u00eancias\/propor\u00e7\u00f5es relativas de valores em uma ou mais colunas de um quadro de dados em R.<\/span><\/p>\n

Felizmente, isso \u00e9 f\u00e1cil de fazer usando fun\u00e7\u00f5es do pacote dplyr<\/a> . Este tutorial mostra como usar essas fun\u00e7\u00f5es para calcular frequ\u00eancias relativas no seguinte quadro de dados:<\/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
 Exemplo 1: Frequ\u00eancia relativa de uma vari\u00e1vel<\/strong><\/span><\/h3>\n
 O c\u00f3digo a seguir mostra como calcular a frequ\u00eancia relativa de cada equipe no quadro de dados:<\/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
 Isso nos diz que a Equipe A \u00e9 respons\u00e1vel por 42,9% de todas as linhas no quadro de dados, enquanto a Equipe B \u00e9 respons\u00e1vel pelos 57,1% restantes das linhas. Observe que juntos eles somam 100%.<\/span><\/p>\n
 Exemplo 2: Frequ\u00eancia relativa de diversas vari\u00e1veis<\/strong><\/span><\/h3>\n
 O c\u00f3digo a seguir mostra como calcular a frequ\u00eancia relativa de posi\u00e7\u00f5es por<\/em> equipe:<\/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
 Isso nos diz que:<\/span><\/p>\n
 Relacionado:<\/strong> O guia completo: como agrupar e resumir dados em R<\/a><\/span><\/p>\n