用dplyr计算多变量分组时的变量占比

dplyr是一个在R语言中用于数据处理和数据操作的包。它提供了一组简洁而强大的函数，可以对数据进行筛选、排序、分组、汇总等操作。

在使用dplyr计算多变量分组时的变量占比时，可以使用group_by()和summarize()函数来实现。

首先，使用group_by()函数按照需要进行分组的变量进行分组。然后，使用summarize()函数结合mutate()函数来计算变量占比。

以下是一个示例代码：

library(dplyr)

# 假设有一个数据框df，包含两个变量var1和var2
df <- data.frame(var1 = c("A", "A", "B", "B", "C", "C"),
                 var2 = c("X", "Y", "X", "Y", "X", "Y"))

# 按照var1和var2进行分组，并计算变量占比
result <- df %>%
  group_by(var1, var2) %>%
  summarize(count = n()) %>%
  mutate(percentage = count / sum(count) * 100)

# 输出结果
print(result)

在上述示例代码中，首先使用group_by()函数按照变量var1和var2进行分组。然后使用summarize()函数计算每个组的数量，并使用mutate()函数计算变量占比。最后，将结果打印输出。

这样，我们就可以得到每个组的数量和相应的变量占比。

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