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法律研究如何查找 R 数据框中行值的比例？
行值的比例可以在我们用数据框每行中的所有值之和除以每个行值的情况下计算出来。因此，比例的总和等于 1。这可以通过将数据框除以行和来完成，为此我们可以使用以下语法 −
语法
data_frame_name/rowSums(data_frame_name)
考虑以下数据框 −
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
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输出
x1 x2 x3 x4 1 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
查找数据框 df1 的每一行比例 −
示例
df1<-df1/rowSums(df1) df1
输出
x1 x2 x3 x4 1 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
我们来看另一个示例 −
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
y1 y2 y3 y4 y5 1 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
查找数据框 df2 的每一行比例 −
示例
df2<-df2/rowSums(df2) df2
输出
y1 y2 y3 y4 y5 1 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
更新时间：09-10-2020
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