如何计算r中的索引？

Question

这是我第一次在这个伟大的社区提出问题。我正在尝试计算 data.frame 上的索引，按行政区或社区显示它们并绘制。哪个代码最适合？

这是我拥有的数据集的示例。 albo, aegy = 蚊子种类, house = 预期的房屋, 计算的房屋指数为（正面房屋数/预期房屋数）*100。阳性房屋是至少发现一只蚊子的房屋（值！= 0） HI = (7/11)*100 = 63.63 总计（11 = 预期房屋数量，7 = 阳性房屋总数）

borough neighborhood    concession  albo    aegyp   Total_albo_aegyp
a1  mendong                1         1        5            6
a1  mendong                2         5        2            7
a1  mendong                3         2        1            3
a1  tam tam                4         0        0            0
a2  tam tam                5         4        6            10
a2  obili                  6         0        1             1
a2  obili                  7         0        0             0
a3  acacia                 8         3        7             10
a4  melen                  9         1        1             2
a4  melen                  10        0        5             5
a4  polytech               11        8        0             10

HIcommune <- concessiondata %>% 
  group_by(commune) %>% 
  summarise(
  Mean = mean(concessiondata$total_aedes_albo_aegypti!=0),
  HIY = sum(concessiondata1$total_aedes_albo_aegypti!=0)/length(concessiondata1$total_aedes_albo_aegypti))

  Houseindex_total <- concessiondata1[, Mean := mean(total_aedes_albo_aegypti!=0), by = "commune"]


  ## This is how the results should look like

borough albo HI aegy HI Total_albo_aegyp_HI
a1        75       75         75
a2        33.33    66.66      66.66
a3        100      100        100
a4        66.66    66.66      100

Answer 1

首先，您的代码存在一些一般性的编码/语法问题。

1. 我建议不要混合使用 dplyr 和 data.table 语法。
2. 您不需要在 dplyr 动词中使用 $-index 列。

我建议您熟悉许多免费提供的 tidyverse 教程之一，以了解使用 dplyr/tidyr 重塑/操作数据的基础知识。

除此之外，以下重现了您的预期输出

calc_index <- function(x) sum(x != 0) / length(x) * 100

library(dplyr)
df %>%
    group_by(borough) %>%
    summarise(
        albo_HI = calc_index(albo),
        aegyp_HI = calc_index(aegyp),
        Total_albo_aegyp = calc_index(Total_albo_aegyp))
## A tibble: 4 x 4
#  borough albo_HI aegyp_HI Total_albo_aegyp
#  <fct>     <dbl>    <dbl>            <dbl>
#1 a1         75       75               75
#2 a2         33.3     66.7             66.7
#3 a3        100      100              100
#4 a4         66.7     66.7            100

或者你可以使用summarise_all

df %>%
    group_by(borough) %>%
    select(-neighborhood, -concession) %>%
    summarise_all(~calc_index(.x))
## A tibble: 4 x 4
#  borough  albo aegyp Total_albo_aegyp
#  <fct>   <dbl> <dbl>            <dbl>
#1 a1       75    75               75
#2 a2       33.3  66.7             66.7
#3 a3      100   100              100
#4 a4       66.7  66.7            100