如何获得R中两个变量的数据比例？

Question

我有 4 列：车辆 ID、车辆类别、车辆长度和车辆宽度。每辆车都有一个唯一的车辆 ID（例如 2、4、5...），并且每 0.1 秒收集一次数据，这意味着车辆 ID 在车辆 ID 列中重复出现的次数。车辆类别列中存在三个车辆类别，即 1 = 摩托车、2 = 汽车、3 = 卡车，并且长度和宽度在各自的列中针对每个车辆 ID。我想按车辆类别对数据进行子集化，然后找到每个类别中每个车辆模型（唯一长度和宽度）的比例。例如，对于 Vehicle Class = 2 即汽车，我想找到不同型号的汽车（唯一的长度和宽度）以及它们相对于汽车总数的比例。这是我到目前为止所做的：

按车辆类别对数据进行子集

cars <- subset(b, b$'Vehicle class'==2)
trucks <- subset(b, b$'Vehicle class'==3)
motorcycles <- subset(b, b$'Vehicle class'==1)

查找汽车数量

numofcars <- length(unique(cars$'Vehicle ID')) # 2830
numoftrucks <- length(unique(trucks$'Vehicle ID')) # 137
numofmotorcycles <- length(unique(motorcycles$'Vehicle ID'))# 45

上面的代码有效，但我无法使用下面的代码找到比例：

by (cars, INDICES=cars$'Vehicle Length', FUN=table(cars$'Vehicle width'))

R 给出一个错误，指出它找不到“FUN”。请帮助我找出所有类型车辆中每种型号的比例。

编辑（示例输入）

Vehicle ID Vehicle Class Vehicle Length Vehicle Width
2 2 13.5 4.5
2 2 13.5 4.5
2 2 13.5 4.5
2 2 13.5 4.5
3 2 13.5 4.0
3 2 13.5 4.0
3 2 13.5 4.0
3 2 13.5 4.0
4 2 10.0 4.5
4 2 10.0 4.5
4 2 10.0 4.5
4 2 10.0 4.5
5 3 23.0 4.5
5 3 23.0 4.5
5 3 23.0 4.5
5 3 23.0 4.5
6 3 76.5 4.5
6 3 76.5 4.5
6 3 76.5 4.5
6 3 76.5 4.5
6 3 76.5 4.5
7 1 10.0 3.0
7 1 10.0 3.0
7 1 10.0 3.0
7 1 10.0 3.0
8 2 13.5 5.5
8 2 13.5 5.5
8 2 13.5 5.5
8 2 13.5 5.5

请注意，在此输入中：汽车总数=4，卡车=2，摩托车=1

样本输出

Group: cars
VehicleLength VehicleWidth Proportion
13.5 4.5 0.25
13.5 4.0 0.25
13.5 5.5 0.25
23.0 4.5 0.25

Group:trucks
VehicleLength VehicleWidth Proportion
23.0 4.5 0.5
76.0 4.5 0.5

Group: motorcycles
VehicleLength VehicleWidth Proportion
10.0 3.0 1.0

Answer 1

您应该给出示例输出和示例输入，以便更容易回答。据我了解，您想要类似的东西-

library(data.table)
dt <- data.table(df)

dt2 <- dt[,
          list(ClassLengthWidthFreq = .N), 
          by = c('VehicleClass','VehicleLength','VehicleWidth')
          ]
dt2[,
    ClassLengthWidthFreqProportion := ClassLengthWidthFreq / sum(ClassLengthWidthFreq), 
    by = 'VehicleClass'
    ]

输出 -

> dt2
   VehicleClass VehicleLength VehicleWidth ClassLengthWidthFreq ClassLengthWidthFreqProportion
1:            2          13.5          4.5                    4                      0.2500000
2:            2          13.5          4.0                    4                      0.2500000
3:            2          10.0          4.5                    4                      0.2500000
4:            3          23.0          4.5                    4                      0.4444444
5:            3          76.5          4.5                    5                      0.5555556
6:            1          10.0          3.0                    4                      1.0000000
7:            2          13.5          5.5                    4                      0.2500000

如果没有，请添加示例输出和示例输入。