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问R:重塑数据并创造比例
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Stack Overflow用户

提问于 2015-03-19 22:40:38

回答 2查看 192关注 0票数 2

我对编程很陌生，希望能对此有所帮助。我有一个数据框架，其中包含产品名称和销售日期。对于每一种产品，我都需要看到周一、周二、周三等地出售的分数。

请跟着这个复制我的数据：

Product=c("A","A","A","A","A","A","A","A","A","A","A","A","B","B","B","C","C","C")
Day=c("Monday","Tuesday","Wednesday","Thursday","Friday","Saturday","Monday","Tuesday","Wednesday","Thursday","Friday","Saturday","Monday","Tuesday","Wednesday","Saturday","Sunday" ,"Monday")
df=data.frame(cbind(Product,Day))

我尝试了以下几点：

data.frame(prop.table(with(df,table(Product,Day))))

df.wide=reshape(data.frame(prop.table(with(df,table(Product,Day)))),
                  timevar="Day",
                  idvar="Product",
                  direction="wide")

这给了我

Product Freq.Friday Freq.Monday Freq.Saturday Freq.Sunday Freq.Thursday Freq.Tuesday Freq.Wednesday
       A   0.1111111  0.11111111    0.11111111  0.00000000     0.1111111   0.11111111     0.11111111
       B   0.0000000  0.05555556    0.00000000  0.00000000     0.0000000   0.05555556     0.05555556
       C   0.0000000  0.05555556    0.05555556  0.05555556     0.0000000   0.00000000     0.00000000

我可以求和列2-8，得到总比例的A，B，C销售，但我如何获得比例的A，B，C在一周的一天？

谢谢!

reshape

回答 2

Stack Overflow用户

回答已采纳

发布于 2015-03-19 23:15:01

这是一个非常简单的table操作，当它与prop.table(...,margin=)相结合时。margin=参数允许计算行、列或整个表(默认) prop.table(...,1)做行的比例；2做列，3做地层等等。

另外，不要使用data.frame，而是使用as.data.frame.matrix来避免重塑需求：

as.data.frame.matrix(prop.table(with(df,table(Product,Day)),1))
#     Friday    Monday  Saturday    Sunday  Thursday   Tuesday Wednesday
#A 0.1666667 0.1666667 0.1666667 0.0000000 0.1666667 0.1666667 0.1666667
#B 0.0000000 0.3333333 0.0000000 0.0000000 0.0000000 0.3333333 0.3333333
#C 0.0000000 0.3333333 0.3333333 0.3333333 0.0000000 0.0000000 0.0000000

as.data.frame.matrix(prop.table(with(df,table(Product,Day)),2))
#  Friday Monday  Saturday Sunday Thursday   Tuesday Wednesday
#A      1   0.50 0.6666667      0        1 0.6666667 0.6666667
#B      0   0.25 0.0000000      0        0 0.3333333 0.3333333
#C      0   0.25 0.3333333      1        0 0.0000000 0.0000000

您还可以考虑在适当的周日-周六订单中，将day与factor与levels一起使用。

票数 2

Stack Overflow用户

发布于 2015-03-19 23:04:55

试试这个：

library(reshape2)
library(plyr)

ddply(dcast(df, Product ~ Day),1,function(u) data.frame(u[1], u[-1]/sum(u[-1])))

#  Product    Friday    Monday  Saturday    Sunday  Thursday   Tuesday Wednesday
#1       A 0.1666667 0.1666667 0.1666667 0.0000000 0.1666667 0.1666667 0.1666667
#2       B 0.0000000 0.3333333 0.0000000 0.0000000 0.0000000 0.3333333 0.3333333
#3       C 0.0000000 0.3333333 0.3333333 0.3333333 0.0000000 0.0000000 0.0000000

票数 1

页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持

原文链接：

https://stackoverflow.com/questions/29156320

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