R:如何使用group_by()计算一个变量在另一个变量中的比例？

使用group_by()函数可以对数据进行分组，然后使用summarize()函数计算每个组中的变量总和。为了计算一个变量在另一个变量中的比例，可以按照需要的分组变量进行分组，然后使用mutate()函数创建一个新的变量，该变量的值为需要计算比例的变量除以另一个变量的总和。下面是一个示例代码：

library(dplyr)

# 创建一个示例数据集
data <- data.frame(category = c("A", "A", "B", "B", "C", "C"),
                   value = c(10, 20, 30, 40, 50, 60))

# 使用group_by()和summarize()计算每个类别的总和
sum_data <- data %>%
  group_by(category) %>%
  summarize(total = sum(value))

# 使用mutate()计算每个类别的比例
result <- data %>%
  left_join(sum_data, by = "category") %>%
  mutate(percentage = value / total)

# 打印结果
print(result)

在上面的代码中，首先使用group_by()函数按照"category"变量进行分组，然后使用summarize()函数计算每个组中"value"变量的总和，得到一个包含每个类别总和的数据框sum_data。接下来，使用left_join()函数将原始数据集和总和数据集连接起来，然后使用mutate()函数创建一个新的变量"percentage"，该变量的值为"value"除以"total"，即计算了"value"在"total"中的比例。最后，打印结果。

这种方法可以用于计算任意两个变量之间的比例，只需将代码中的"category"替换为需要分组的变量，"value"替换为需要计算比例的变量即可。

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