R：计算百分比相对频率并将它们应用于所有列的构建函数答案

【问题标题】：R: Building function to calculate % relative frequency and apply them over all columnsR：计算百分比相对频率并将它们应用于所有列的构建函数
【发布时间】：2020-03-03 02:05:37
【问题描述】：

我是 R 的初学者，在构建函数时遇到了一些问题...

我的数据如下所示。

我想构建一个函数，以便可以将表中的所有值转换为每列的相对频率百分比。

例如，对于第一列，我想将该列中的所有值除以该列的列总和 (colSum)。

然后，我想在所有列中重复这一点。

有什么我可以研究的功能吗？我尝试了应用功能，但我无法让它工作。

谢谢你:)

【问题讨论】：

假设矩阵为m:t(t(m) / colSums(m))

标签： r

【解决方案1】：

使用apply函数，你可以做到：

apply(df,2, function(x) x/sum(x)*100)

在这里，我创建了这个虚拟示例来说明它是如何工作的：

 df <- data.frame(C1 = sample(1:100,5),
                   C2 = sample(1:100,5),
                   C3 = sample(1:100,5))

apply(df,2, function(x) x/sum(x)*100)

            C1        C2       C3
[1,] 32.903226 13.861386 19.59799
[2,] 27.096774  1.980198 16.33166
[3,]  3.870968 44.554455 17.58794
[4,] 15.483871 17.821782 21.85930
[5,] 20.645161 21.782178 24.62312

使用dplyr包，你可以使用mutate_all得到相同的输出：

library(dplyr)
df %>% mutate_all(.funs = ~./sum(.)*100)

         C1        C2       C3
1 32.903226 13.861386 19.59799
2 27.096774  1.980198 16.33166
3  3.870968 44.554455 17.58794
4 15.483871 17.821782 21.85930
5 20.645161 21.782178 24.62312

它回答了你的问题吗？

【讨论】：

完美运行 :)) 非常感谢！

【解决方案2】：

另一个base R 选项可能是：

sweep(df, 2, FUN = `/`, colSums(df))*100

【讨论】：

不错！我不知道sweep 函数；）
@dc37 我认为sweep() 是最被低估的base 函数之一。它提供了很多:)
我可以看到。我很好奇sweep 相对于apply 函数的优缺点。我将不得不进一步了解它。
@dc37 在这种情况下显然不是更好，但是在您有一个预定义的向量想要应用于特定列/行的情况下，它真的很棒。
感谢您的提示；）。我会将它添加到我的工具箱中

【解决方案3】：

我们可以复制colSums 以在base R 中进行除法之前保持长度相同

df/colSums(df)[col(df)] * 100

【讨论】：