r - 从具有不同变量名称的计数表创建比例函数
问题描述
问题:我有一个包含 100 个问题的调查。这些有可能有 5 种类型的响应,我已将它们分组并统计到单独的表格中(在列表中)。每个表都有不同数量的列,具有不同的变量名称。
样本数据:
tbl1 <- tribble(~"stakeholder", ~"Question", ~"1-Little", ~"2", ~"3", ~"4-Much", ~"Do not know/ Not applicable", ~"no_response",
"SH_1", "QUESTION 2", 2, 1, 4, 8, 1, 1,
"SH_2", "QUESTION 2", 2, 1, 4, 8, 1, 1,
"SH_3", "QUESTION 2", 2, 1, 4, 8, 1, 1,
"SH_4", "QUESTION 2", 2, 1, 4, 8, 1, 1,
)
tbl2 <- tribble(~"stakeholder", ~"Question", ~"1-Little", ~"2", ~"3", ~"4-Much", ~"5-MuchMuch", ~"Do not know/ Not applicable", ~"no_response",
"SH_1", "QUESTION 2", 2, 1, 4, 8, 1, 1,2,
"SH_2", "QUESTION 2", 2, 1, 4, 8, 1, 1,2,
"SH_3", "QUESTION 2", 2, 1, 4, 8, 1, 1,2,
"SH_4", "QUESTION 2", 2, 1, 4, 8, 1, 1,2
)
问题:如何根据总和创建比例计数? 我需要根据每个问题的回答总数创建比例表。
我通过基于分组变量的统计,从字符响应的样本表中创建了上述计数。我注意到我有 6 种不同的方式来分组和复制图形和表格(总共需要近 600 个!):
tally_function <- function(tbl) {
tbl %>%
gather(key = Question, value = Response,
12:length(.)) %>%
group_by(stakeholder, Question, Response) %>%
tally %>%
spread(Response, n, fill = 0) %>%
select(stakeholder, Question, everything(), no_response = `<NA>`) %>%
arrange(Question)
}
我使用的前一个函数调用各个列名来生成总和,但这在这里不起作用,因为每个表中的列名都不同:
Prop_Function_Group1 <- function(tbl){
tbl %>%
summarise(`Number of Responses (Count)` = sum(`1-Little` + `2`+`Do not know/ Not applicable`+
`3`+`4-Much` + no_response, na.rm = TRUE),
`1-Little`= sum(`1-Little`/`Number of Responses (Count)`, na.rm = TRUE) * 100,
`2` = sum(`2` / `Number of Responses (Count)`, na.rm = TRUE) * 100,
`Do not know/ Not applicable` = sum(`Do not know/ Not applicable` / `Number of Responses (Count)`, na.rm = TRUE)* 100,
`3` = sum(`3` / `Number of Responses (Count)`, na.rm = TRUE) * 100,
`4-Much` = sum(`4-Much` / `Number of Responses (Count)`, na.rm = TRUE) * 100,
`no_response` = sum(no_response / `Number of Responses (Count)`, na.rm = TRUE) * 100
) %>%
mutate_if(is.numeric, round, digits = 2) %>%
arrange(desc(`Number of Responses (Count)`))
}
目前,我有这个,但相信我需要某种基于名称(tbl)的 ifelse / case_when() 循环,但我在编程方面真的很新,不知道从哪里开始。summarise 函数中的 col 名称需要与它们正在汇总的输入表的名称相同。
prop_function <- function(tbl){
tbl %>%
summarise(`Number of Responses` = sum(3:length(.), na.rm = TRUE))
}
我不需要一个完整的解决方案,任何小的想法和贡献都是有帮助的。如果这是一个重复的问题类型,感谢您在正确的方向上进行指导。
之后我还将这些输入到 purr::map() + ggplot() 中,所以如果解决方案有点 tidyverse 友好,我将不胜感激。
干杯。
解决方案
这是一个继续使用 dplyr/tidyverse 并从Prop_Function_Group1(tbl1)
. 但是,此功能应该能够应用于您描述的其他表格。
library(tidyverse)
prop_function <- function(tbl){
tbl_counts <- tbl %>%
summarise_if(is.double, ~sum(.x))
tbl_counts %>%
mutate_all(~100 * .x / sum(tbl_counts)) %>%
mutate(`Number of Responses (Count)` = sum(tbl_counts)) %>%
mutate_all(round, digits = 2) %>%
select(length(.), everything()) # move last col to first
}
list(tbl1, tbl2) %>%
map(prop_function)
#> [[1]]
#> # A tibble: 1 x 7
#> `Number of Resp~ `1-Little` `2` `3` `4-Much` `Do not know/ N~
#> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
#> 1 68 11.8 5.88 23.5 47.1 5.88
#> # ... with 1 more variable: no_response <dbl>
#>
#> [[2]]
#> # A tibble: 1 x 8
#> `Number of Resp~ `1-Little` `2` `3` `4-Much` `5-MuchMuch`
#> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
#> 1 76 10.5 5.26 21.0 42.1 5.26
#> # ... with 2 more variables: `Do not know/ Not applicable` <dbl>,
#> # no_response <dbl>
由reprex 包(v0.2.1)于 2019 年 1 月 10 日创建
推荐阅读
- r - 最大化循环/应用功能的速度
- conda - `conda list` 输出的“Channel”列中的“pypi”是什么意思?
- javascript - 转到下一页时表格行消失
- python - Python函数默认参数随机值
- awk - 仅当列在文件中重复 3 次时才保留行
- python - 如何加速布尔 numpy 数组中的 3D 区域的扩张?
- angular - 如何响应 Angular 中的事件?
- spring - 从 Spring 控制器延迟加载 Spring 网页
- azure - 尝试将数据库导出到 Azure 中的存储帐户时出现 403 错误
- kotlin - Mockk : 同时模拟多个接口