将成对类别组合在一起答案

【问题标题】：Group pairwise categories together将成对类别组合在一起
【发布时间】：2017-10-19 22:31:56
【问题描述】：

我目前正在使用一个数据集，其中显示贷款的目的以及每笔贷款的相关贷款等级。

数据集称为loancase，其中一列是用途，另一列是grade。

下面我有一个矩阵，该矩阵将以成对的方式按比例填充。每行总计应达到 100%，这意味着每个条目是获得该等级的特定目的的比例。例如，[Car, ] 的行可能看起来像 20、20、0、0、20、0、40。

请注意，当前数据占位符是 NA，我正在尝试将其替换为列出每个所需条目的向量。

matrix(data = NA, nrow = 14, ncol = 7, dimnames = list(levels(loancase$purpose), levels(loancase$grade)))

如何实现在每个条目中填写所需值的目标？我目前在想我使用 tapply() 但不知道如何实现。这是将代替“NA”的当前代码，但目前不正确。

grades.per.purpose = tapply(loancase$grade, levels(loancase$purpose), sum)

【问题讨论】：

请以纯文本形式提供数据，而不是图像，以便用户复制/粘贴。
添加相关代码行

标签： r matrix tapply

【解决方案1】：

由于您没有提供可用数据，我将编一个玩具示例：

df = read.table(text = "grade   purpose   amount
            A  Car   100
            B  Car   200
            C  Car   100
            A  Moving  200
            B  Moving  50
            B  Moving  50", header = TRUE)

我们想显示Car 贷款为 50% B 级、25% A 级和 C 级。而Moving 的贷款是 67% A 级，33% B 级。

我喜欢使用dplyr 库进行这种分组和总结：

library(dplyr)
x = df %>% 
    group_by(purpose) %>% 
    mutate(purpose.total = sum(amount)) %>% 
    group_by(purpose, grade) %>% 
    summarise(percent = sum(amount / purpose.total))

结果：

  purpose  grade   percent
1     Car      A 0.2500000
2     Car      B 0.5000000
3     Car      C 0.2500000
4  Moving      A 0.6666667
5  Moving      B 0.3333333

要将其分组为您要求的正方形，请尝试tidyr 库：

tidyr::spread(x, key = grade, value = percent, fill = 0)

结果：

  purpose         A         B     C
1     Car 0.2500000 0.5000000  0.25
2  Moving 0.6666667 0.3333333  0.00

【讨论】：

这正是我想要达到的结果，谢谢。不幸的是，出于这些目的，我不能使用任何外部库。有没有办法使用原生 R 函数来做到这一点？
@user1713336 如果允许使用外部库，R 会更容易使用。确定收不到包裹吗？
我也很想使用库，但我不能在这个项目中使用它们。
@user1713336 我能想到的只是aggregate 用于汇总数据...我不确定将数据传播出去的干净方法。请编辑您的问题，以便 (1) 它包含有人可以复制粘贴的实际可用数据，以及 (2) 澄清您不允许使用包。
@lebelinoz - reshape 和 direction="wide" 等效于 spread

【解决方案2】：

虽然我认为禁止使用包是无稽之谈，但有一个base R 解决方案，最终结果以可能取悦 OP 的方式呈现。

xt <- xtabs(amount ~ grade + purpose, df)
t(xt)/colSums(xt)

【讨论】：