R中带有加权数据的频率表答案

【问题标题】：Frequency tables with weighted data in RR中带有加权数据的频率表
【发布时间】：2021-11-02 02:13:29
【问题描述】：

我需要按年龄和婚姻状况计算个人的频率，所以通常我会使用：

    table(age, marital_status)

但是，在数据采样后，每个人的权重都不同。如何将其合并到我的频率表中？

【问题讨论】：

标签： r weighted frequency-distribution

【解决方案1】：

您可以使用来自包survey 的函数svytable，或来自rgrs 的wtd.table。

编辑： rgrs 现在称为 questionr：

df <- data.frame(var = c("A", "A", "B", "B"), wt = c(30, 10, 20, 40))

library(questionr)
wtd.table(x = df$var, weights = df$wt)
#  A  B 
# 40 60

dplyr 也可以：

library(dplyr)
count(x = df, var, wt = wt)
# # A tibble: 2 x 2
#        var     n
#     <fctr> <dbl>
#   1      A    40
#   2      B    60

【讨论】：

非常好，wtd.table 选项非常适合我。谢谢。

【解决方案2】：

为了完整起见，使用base R：

df <- data.frame(var = c("A", "A", "B", "B"), wt = c(30, 10, 20, 40))

aggregate(x = list("wt" = df$wt), by = list("var" = df$var), FUN = sum)

var wt
1 A 40
2 B 60

或者使用不那么繁琐的公式表示法：

aggregate(wt ~ var, data = df, FUN = sum)

var wt
1 A 40
2 B 60

【讨论】：

【解决方案3】：

expss 包中的另一个解决方案：

    df <- data.frame(var = c("A", "A", "B", "B"), wt = c(30, 10, 20, 40))
    
    library(expss)
    
    fre(df$var, weight = df$wt)

 | df$var | Count | Valid percent | Percent | Responses, % | Cumulative responses, % |
 | ------ | ----- | ------------- | ------- | ------------ | ----------------------- |
 |      A |    40 |            40 |      40 |           40 |                      40 |
 |      B |    60 |            60 |      60 |           60 |                     100 |
 | #Total |   100 |           100 |     100 |          100 |                         |
 |   <NA> |     0 |               |       0 |              |                         |

【讨论】：

【解决方案4】：

使用data.table 你可以这样做：

# using the same data as Victorp
setDT(df)[, .(n = sum(wt)), var] 

   var  n
1:   A 40
2:   B 60

【讨论】：

【解决方案5】：

您还可以使用包 freqweights 中的 tablefreq：

df <- data.frame(var = c("A", "A", "B", "B"), wt = c(30, 10, 20, 40))

library(freqweights)

tablefreq(df, "var", "wt")

A tibble: 2 x 2
var    freq
<fct> <dbl>
1 A        40
2 B        60

【讨论】：

包裹freqweights怎么了？不再在 CRAN 上

【解决方案6】：

使用包装重量和功能 wpct

require(weights)
df <- data.frame(var = c("A", "A", "B", "B"), wt = c(30, 10, 20, 40))
wpct(df$var, df$wt)

 A   B 
0.4 0.6

【讨论】：