,可以通过以下步骤实现:
%>%
将数据传递给下一个操作。group_by()
函数按照两个类别进行分组。例如,如果有两个类别为category1和category2,可以使用group_by(category1, category2)
。summarize()
函数计算每个类别的总数。可以使用n()
函数获取每个类别的观测数量。mutate()
函数创建一个新的列,用于存储每个类别的百分比。可以使用mutate(percentage = count / sum(count) * 100)
来计算百分比。select()
函数选择需要的列进行展示。例如,可以使用select(category1, category2, percentage)
来选择显示类别和百分比列。以下是一个示例代码:
library(dplyr)
data <- read.csv("data.csv") # 读取数据文件
data %>%
group_by(category1, category2) %>%
summarize(count = n()) %>%
mutate(percentage = count / sum(count) * 100) %>%
select(category1, category2, percentage)
在这个例子中,我们假设数据文件为"data.csv",包含两个类别为category1和category2的数据。代码将根据这两个类别计算每个类别的百分比,并选择展示类别和百分比列。
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