R：重塑数据框并创建比例

Question

我是编程新手，如果有任何帮助，我将不胜感激。 我有一个包含产品名称和销售日期的数据框。对于每种产品，我需要查看周一、周二、周三等销售的部分。

请按照此复制我的数据框：

Product=c("A","A","A","A","A","A","A","A","A","A","A","A","B","B","B","C","C","C")
Day=c("Monday","Tuesday","Wednesday","Thursday","Friday","Saturday","Monday","Tuesday","Wednesday","Thursday","Friday","Saturday","Monday","Tuesday","Wednesday","Saturday","Sunday" ,"Monday")
df=data.frame(cbind(Product,Day))

我尝试了以下方法：

data.frame(prop.table(with(df,table(Product,Day))))

df.wide=reshape(data.frame(prop.table(with(df,table(Product,Day)))),
                  timevar="Day",
                  idvar="Product",
                  direction="wide")

这给了我

Product Freq.Friday Freq.Monday Freq.Saturday Freq.Sunday Freq.Thursday Freq.Tuesday Freq.Wednesday
       A   0.1111111  0.11111111    0.11111111  0.00000000     0.1111111   0.11111111     0.11111111
       B   0.0000000  0.05555556    0.00000000  0.00000000     0.0000000   0.05555556     0.05555556
       C   0.0000000  0.05555556    0.05555556  0.05555556     0.0000000   0.00000000     0.00000000

我可以将第 2-8 列相加，得到 A、B、C 的总销售比例，但我如何获得按星期几销售的 A、B、C 的比例？

谢谢！

Answer 1

当与prop.table(...,margin=) 结合使用时，这是一个非常简单的table 操作。 margin= 参数允许计算行、列或整个表的比例（默认）prop.table(...,1) 执行行； 2 做列，3 做地层等。

另外，使用as.data.frame.matrix 代替data.frame 来避免重塑要求：

as.data.frame.matrix(prop.table(with(df,table(Product,Day)),1))
#     Friday    Monday  Saturday    Sunday  Thursday   Tuesday Wednesday
#A 0.1666667 0.1666667 0.1666667 0.0000000 0.1666667 0.1666667 0.1666667
#B 0.0000000 0.3333333 0.0000000 0.0000000 0.0000000 0.3333333 0.3333333
#C 0.0000000 0.3333333 0.3333333 0.3333333 0.0000000 0.0000000 0.0000000

as.data.frame.matrix(prop.table(with(df,table(Product,Day)),2))
#  Friday Monday  Saturday Sunday Thursday   Tuesday Wednesday
#A      1   0.50 0.6666667      0        1 0.6666667 0.6666667
#B      0   0.25 0.0000000      0        0 0.3333333 0.3333333
#C      0   0.25 0.3333333      1        0 0.0000000 0.0000000

您可能还需要考虑将day 与levels 以适当的周日至周六顺序制作为factor。

Answer 2

试试这个：

library(reshape2)
library(plyr)

ddply(dcast(df, Product ~ Day),1,function(u) data.frame(u[1], u[-1]/sum(u[-1])))

#  Product    Friday    Monday  Saturday    Sunday  Thursday   Tuesday Wednesday
#1       A 0.1666667 0.1666667 0.1666667 0.0000000 0.1666667 0.1666667 0.1666667
#2       B 0.0000000 0.3333333 0.0000000 0.0000000 0.0000000 0.3333333 0.3333333
#3       C 0.0000000 0.3333333 0.3333333 0.3333333 0.0000000 0.0000000 0.0000000