r - 데이터 프레임에서 행 관찰 인 값에 대한 값의 백분율 점유율을 계산합니다

수정 : 연도를 포함하는 새로운 질문 데이터

연도와 총 인구를 새로운 열로 옮기면 더 쉬울 것입니다. 한 가지 방법이 있습니다.

예제 데이터가 df1 라는 데이터 프레임에 있다고 가정 : 첫 번째 gather  몇 년.

library(dplyr)
library(tidyr)
df1 <- df1 %>% gather(Year, Value, 4:6)

df1 %>% filter(metric == "population") %>% 
  left_join(filter(df1, metric != "population"), 
            by = c("country", "segment", "Year")) %>% 
  select(country, segment, Year, population = Value.x, metric = metric.y, value = Value.y)

결과 :

  country segment      Year population metric value
1   canada   rural value1990         80    abc    10
2   canada   rural value1990         80    xyz     6
3   canada   urban value1990        102    abc    12
4   canada   urban value1990        102    xyc     7
5   canada   total value1990        182    abc    22
6   canada   total value1990        182    xyc    13
7   canada   rural value2000         86    abc    15
8   canada   rural value2000         86    xyz     9
9   canada   urban value2000        110    abc    12
10  canada   urban value2000        110    xyc     8
11  canada   total value2000        196    abc    27
12  canada   total value2000        196    xyc    17
13  canada   rural value2010         95    abc    16
14  canada   rural value2010         95    xyz    10
15  canada   urban value2010        121    abc    18
16  canada   urban value2010        121    xyc     8
17  canada   total value2010        216    abc    34
18  canada   total value2010        216    xyc    18

그런 다음 돌연변이를 추가하십시오 :

df1 %>% filter(metric == "population") %>% 
  left_join(filter(df1, metric != "population"), 
            by = c("country", "segment", "Year")) %>% 
  select(country, segment, Year, population = Value.x, metric = metric.y, value = Value.y) %>% 
  mutate(percent_share = 100 * (value / population))

결과 :

  country segment      Year population metric value percent_share
1   canada   rural value1990         80    abc    10     12.500000
2   canada   rural value1990         80    xyz     6      7.500000
3   canada   urban value1990        102    abc    12     11.764706
4   canada   urban value1990        102    xyc     7      6.862745
5   canada   total value1990        182    abc    22     12.087912
6   canada   total value1990        182    xyc    13      7.142857
7   canada   rural value2000         86    abc    15     17.441860
8   canada   rural value2000         86    xyz     9     10.465116
9   canada   urban value2000        110    abc    12     10.909091
10  canada   urban value2000        110    xyc     8      7.272727
11  canada   total value2000        196    abc    27     13.775510
12  canada   total value2000        196    xyc    17      8.673469
13  canada   rural value2010         95    abc    16     16.842105
14  canada   rural value2010         95    xyz    10     10.526316
15  canada   urban value2010        121    abc    18     14.876033
16  canada   urban value2010        121    xyc     8      6.611570
17  canada   total value2010        216    abc    34     15.740741
18  canada   total value2010        216    xyc    18      8.333333

segment 를 기준으로 그룹화 할 수도 있습니다.   max(value 로 나눕니다. ), 인구 값이 가장 커야하기 때문에 :

df %>% 
  group_by(country, segment) %>% 
  mutate(percent_share = value / max(value))
# A tibble: 9 x 5
# Groups:   segment [3]
  country metric     segment value percent_share
  <chr>   <chr>      <chr>   <dbl>         <dbl>
1 canada  abc        rural      10        0.125 
2 canada  abc        urban      12        0.118 
3 canada  abc        total      22        0.121 
4 canada  xyz        rural       6        0.075 
5 canada  xyc        urban       7        0.0686
6 canada  xyc        total      13        0.0714
7 canada  population rural      80        1     
8 canada  population urban     102        1     
9 canada  population total     182        1