如何找到R数据帧中行值的比例？
如果将每个行值除以特定行中所有值的总和，则可以计算行值的比例。因此，比例的总和等于1。这可以通过将数据帧除以行总和来实现，为此，我们可以使用以下语法-
语法
data_frame_name/rowSums(data_frame_name)
请看以下数据帧-
示例
set.seed(111)x1<-rpois(20,2)
x2<-rpois(20,5)
x3<-round(runif(20,2,5),0)
x4<-round(runif(20,2,4),0)
df1<-data.frame(x1,x2,x3,x4)
df1
输出结果
x1 x2 x3 x41 2 4 4 2
2 3 4 3 3
3 1 4 4 2
4 2 4 5 3
5 1 9 4 4
6 2 4 3 2
7 0 6 3 2
8 2 4 5 3
9 2 7 4 2
10 0 5 4 3
11 2 2 4 4
12 2 5 4 3
13 0 5 2 3
14 0 5 3 2
15 1 4 5 3
16 2 6 4 3
17 1 2 4 3
18 5 7 3 4
19 1 6 2 2
20 2 7 4 4
找到数据帧df1的每一行的比例-
示例
df1<-df1/rowSums(df1)df1
输出结果
x1 x2 x3 x41 0.16666667 0.3333333 0.3333333 0.1666667
2 0.23076923 0.3076923 0.2307692 0.2307692
3 0.09090909 0.3636364 0.3636364 0.1818182
4 0.14285714 0.2857143 0.3571429 0.2142857
5 0.05555556 0.5000000 0.2222222 0.2222222
6 0.18181818 0.3636364 0.2727273 0.1818182
7 0.00000000 0.5454545 0.2727273 0.1818182
8 0.14285714 0.2857143 0.3571429 0.2142857
9 0.13333333 0.4666667 0.2666667 0.1333333
10 0.00000000 0.4166667 0.3333333 0.2500000
11 0.16666667 0.1666667 0.3333333 0.3333333
12 0.14285714 0.3571429 0.2857143 0.2142857
13 0.00000000 0.5000000 0.2000000 0.3000000
14 0.00000000 0.5000000 0.3000000 0.2000000
15 0.07692308 0.3076923 0.3846154 0.2307692
16 0.13333333 0.4000000 0.2666667 0.2000000
17 0.10000000 0.2000000 0.4000000 0.3000000
18 0.26315789 0.3684211 0.1578947 0.2105263
19 0.09090909 0.5454545 0.1818182 0.1818182
20 0.11764706 0.4117647 0.2352941 0.2352941
让我们看另一个例子-
示例
y1<-sample(0:5,20,replace=TRUE)y2<-sample(0:9,20,replace=TRUE)
y3<-sample(1:10,20,replace=TRUE)
y4<-sample(1:50,20) y5<-sample(10:100,20)
df2<-data.frame(y1,y2,y3,y4,y5)
df2
输出结果
y1 y2 y3 y4 y51 4 5 3 48 87
2 4 6 10 41 76
3 2 5 7 26 36
4 2 1 5 44 82
5 4 8 2 4 80
6 1 1 3 35 12
7 5 5 9 10 84
8 3 3 6 1 93
9 1 3 8 9 15
10 0 4 4 19 83
11 4 5 4 24 65
12 0 7 10 3 49
13 1 5 6 27 64
14 1 5 2 47 10
15 1 6 3 45 56
16 4 0 2 33 28
17 2 9 3 32 96
18 0 3 6 5 52
19 0 7 5 15 61
20 2 6 3 31 98
找到数据帧df2每行的比例-
示例
df2<-df2/rowSums(df2)df2
输出结果
y1 y2 y3 y4 y51 0.027210884 0.034013605 0.02040816 0.326530612 0.5918367
2 0.029197080 0.043795620 0.07299270 0.299270073 0.5547445
3 0.026315789 0.065789474 0.09210526 0.342105263 0.4736842
4 0.014925373 0.007462687 0.03731343 0.328358209 0.6119403
5 0.040816327 0.081632653 0.02040816 0.040816327 0.8163265
6 0.019230769 0.019230769 0.05769231 0.673076923 0.2307692
7 0.044247788 0.044247788 0.07964602 0.088495575 0.7433628
8 0.028301887 0.028301887 0.05660377 0.009433962 0.8773585
9 0.027777778 0.083333333 0.22222222 0.250000000 0.4166667
10 0.000000000 0.036363636 0.03636364 0.172727273 0.7545455
11 0.039215686 0.049019608 0.03921569 0.235294118 0.6372549
12 0.000000000 0.101449275 0.14492754 0.043478261 0.7101449
13 0.009708738 0.048543689 0.05825243 0.262135922 0.6213592
14 0.015384615 0.076923077 0.03076923 0.723076923 0.1538462
15 0.009009009 0.054054054 0.02702703 0.405405405 0.5045045
16 0.059701493 0.000000000 0.02985075 0.492537313 0.4179104
17 0.014084507 0.063380282 0.02112676 0.225352113 0.6760563
18 0.000000000 0.045454545 0.09090909 0.075757576 0.7878788
19 0.000000000 0.079545455 0.05681818 0.170454545 0.6931818
20 0.014285714 0.042857143 0.02142857 0.221428571 0.7000000
以上是 如何找到R数据帧中行值的比例？ 的全部内容， 来源链接： utcz.com/z/338308.html
