按计数对R中的表进行排序答案

【问题标题】：sorting a table in R by count按计数对R中的表进行排序
【发布时间】：2018-06-08 16:00:13
【问题描述】：

我在 R 中创建了一个函数来创建一个给出计数和百分比的表：

tblFun <- function(x){
tbl <- table((x))
res <- cbind(tbl,round(prop.table(tbl)*100,0))
colnames(res) <- c('Count','Percentage')
res}

然后为了执行它，我对数据集中的一个字段运行它并使用 kable 输出：

region <-tblFun(mtcars$mpg)
knitr::kable(region)

这给出了一个按因子名称排序的表格，但是我想按计数或百分比排序。

我已经尝试过我知道的排序功能。我也不能使用 tidyverse 库函数，因为它们不会给我正确的百分比：

library(dplyr)
region <- na.omit(mtcars) %>% 
  group_by(mtcars$mpg) %>%
  summarize(Count=n()) %>%
  mutate(Percent = round((n()/sum(n())*100))) %>%
  arrange(desc(Count))
knitr::kable(region)

我们将不胜感激。

【问题讨论】：

标签： r sorting dataframe dplyr

【解决方案1】：

我想你想以不同的方式计算Percent

library(tidyr)
library(dplyr)
library(knitr)

mtcars %>% 
  drop_na %>%
  group_by(mpg) %>%
  summarize(
    count = n(),
    percent = count / nrow(.) * 100
  ) %>%
  arrange(desc(count), desc(mpg)) %>%
  head(10) %>%
  kable

#   |  mpg| count| percent|
#   |----:|-----:|-------:|
#   | 30.4|     2|   6.250|
#   | 22.8|     2|   6.250|
#   | 21.4|     2|   6.250|
#   | 21.0|     2|   6.250|
#   | 19.2|     2|   6.250|
#   | 15.2|     2|   6.250|
#   | 10.4|     2|   6.250|
#   | 33.9|     1|   3.125|
#   | 32.4|     1|   3.125|
#   | 27.3|     1|   3.125|

【讨论】：

是的，这对我有用。我以前从未见过 nrow(.)
@Chris，nrow 只是数据帧的长度，. 是原始数据的代名词，在本例中为mtcars

【解决方案2】：

library('data.table')
df1 <- data.table( mpg = mtcars$mpg)
df1[,.(count = .N), by = mpg][, percent := prop.table(count)*100][]
#     mpg count percent
# 1: 21.0     2   6.250
# 2: 22.8     2   6.250
# 3: 21.4     2   6.250
# 4: 18.7     1   3.125
# 5: 18.1     1   3.125
# 6: 14.3     1   3.125
# 7: 24.4     1   3.125
# 8: 19.2     2   6.250
# 9: 17.8     1   3.125
# 10: 16.4     1   3.125
# 11: 17.3     1   3.125
# 12: 15.2     2   6.250
# 13: 10.4     2   6.250
# 14: 14.7     1   3.125
# 15: 32.4     1   3.125
# 16: 30.4     2   6.250
# 17: 33.9     1   3.125
# 18: 21.5     1   3.125
# 19: 15.5     1   3.125
# 20: 13.3     1   3.125
# 21: 27.3     1   3.125
# 22: 26.0     1   3.125
# 23: 15.8     1   3.125
# 24: 19.7     1   3.125
# 25: 15.0     1   3.125
#      mpg count percent

按计数或百分比排序：升序或降序

df1[,.(count = .N), by = mpg][, percent := prop.table(count)*100][order(count),][]
df1[,.(count = .N), by = mpg][, percent := prop.table(count)*100][order(-count),][]
df1[,.(count = .N), by = mpg][, percent := prop.table(count)*100][order(percent),][]
df1[,.(count = .N), by = mpg][, percent := prop.table(count)*100][order(-percent),][]
df1[,.(count = .N), by = mpg][, percent := prop.table(count)*100][order(count, percent),][]

【讨论】：

【解决方案3】：

我刚刚修复了您的代码，如下所示。你只需要count 而不是n()：

library(dplyr)
na.omit(mtcars) %>% 
  group_by(mtcars$mpg) %>%
  summarize(Count=n()) %>%
  mutate(Percent = round((Count/sum(Count)*100))) %>%
  arrange(desc(Count))


 # A tibble: 25 x 3
 #     `mtcars$mpg` Count Percent
 #           <dbl> <int>   <dbl>
 # 1         10.4     2       6
 # 2         15.2     2       6
 # 3         19.2     2       6
 # 4         21.0     2       6
 # 5         21.4     2       6
 # 6         22.8     2       6
 # 7         30.4     2       6
 # 8         13.3     1       3
 # 9         14.3     1       3
 #10         14.7     1       3
 # ... with 15 more rows

【讨论】：