r - 计算多列的总计百分比

Question

我在 R 中有一个数据框，其中有几列构成总计列，如下所示:

data <- data_frame(
Date = c("14/12/2018", "15/12/2018", "16/12/2018"),
Ent = c("C1", "C1", "C1"),
Ans = c(4, 9, 12),
Aban = c(1, 2, 1),
OOH = c(7, 5, 6),
Total = c(12, 16, 19),
)

输出如下:

Date       Ent     Ans  Aban   OOH Total
<chr>      <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
14/12/2018 C1        4     1     7    12
15/12/2018 C1        9     2     5    16
16/12/2018 C1       12     1     6    19

我想做的是找到最有效的方法来计算每列对总数的贡献百分比。下面是我当前的解决方案，它需要三行单独的代码:

#Ans
data$AnsP <- (data$Ans / data$Total) * 100

#Aban
data$AbanP <- (data$Aban / data$Total) * 100

#OOH
data$OOHP <- (data$OOH / data$Total) * 100

但是，随着我预计源数据集会增长，这最终将成为多个变量的次优

有没有一种简单的方法可以在一行代码中计算这些百分比贡献，并将这些百分比作为现有数据框中的列返回？也许与 sapply 或功能？我做了一些粗略的尝试，但没有奏效

希望输出为数据框:

Date       Ent     Ans  Aban   OOH Total  AnsP AbanP  OOHP
<chr>      <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
14/12/2018 C1        4     1     7    12  33.3  8.33  58.3
15/12/2018 C1        9     2     5    16  56.2 12.5   31.2
16/12/2018 C1       12     1     6    19  63.2  5.26  31.6

如有任何帮助，我们将不胜感激

问候，汤姆

Answer 1

使用 dplyr

library(dplyr)

data %>%
   mutate_at(vars(Ans:OOH) , funs(P = ./data$Total * 100))


#   Date       Ent     Ans  Aban   OOH Total Ans_P Aban_P OOH_P
#  <chr>      <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>  <dbl> <dbl>
#1 14/12/2018 C1        4     1     7    12  33.3   8.33  58.3
#2 15/12/2018 C1        9     2     5    16  56.2  12.5   31.2
#3 16/12/2018 C1       12     1     6    19  63.2   5.26  31.6

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或者如果你更喜欢 base R

cols <- 3:5
cbind(data, data[cols]/data$Total * 100)

因为 Total 列与 cols 列的总和相同，我们也可以这样做

data[cols]/rowSums(data[cols]) * 100