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以下数据框中的一列具有逗号分隔值:
数据框 1:
Id date price batch resp
uv-1 2020-01-10 15:13:16 1000 Q ES,RT,AL
uv-2 2020-01-11 17:13:16 5000 W ES,AL
uv-3 2020-01-12 18:13:16 2000 E ES,RT
uv-4 2020-01-13 12:13:16 3000 R ES,RT
uv-5 2020-01-14 13:13:16 1600 T RT,AL
uv-6 2020-01-15 13:13:16 1600 T ES,AL
uv-7 2020-01-17 11:13:16 1300 Y ES,RT,AL
我需要按月提取 resp
值的计数,如下所示。
Jan-20
batch ES RT AL Total
Q 1 1 1 1
% 100% 100% 100% 14.29%
W 1 0 1 1
% 100% 0.00% 100% 14.29%
E 1 1 0 1
% 100% 100% 0.00% 14.29%
R 1 1 0 1
% 100% 100% 0.00% 14.29%
T 1 1 2 2
% 50% 50% 100% 28.57%
Y 1 1 1 1
% 100% 100% 100% 14.29%
Total 6 5 5 7
Total(%) 85.71% 71.43% 71.43% 100%
最佳答案
使用 dplyr、tidyr 和 lubridate,我们可以创建两个汇总数据框,一个用于批处理,一个用于总计,然后使用 bind_rows
组合它们。
library(lubridate)
library(dplyr)
library(tidyr)
现在创建两个数据框。第一组按月和批处理,第二组按月:
df_batch <- df %>%
mutate(date = as.POSIXct(date), resp=strsplit(resp, ",")) %>%
unnest(resp) %>%
group_by(month=month(date), batch) %>%
count(resp) %>%
mutate(Total=max(n), p=100*n/Total) %>%
pivot_wider(names_from=resp, values_from=c(n,p), values_fill=list(n=0, p=0)) %>%
ungroup() %>%
mutate(p_Total=100*Total/sum(Total)) %>%
select(month,batch,starts_with("n"),Total,starts_with("p"))
df_totals <- df %>%
mutate(date = as.POSIXct(date), resp=strsplit(resp, ",")) %>%
group_by(month=month(date)) %>%
mutate(Total=n()) %>%
unnest(resp) %>%
count(Total, resp) %>%
mutate(p=100*n/Total) %>%
pivot_wider(names_from=resp, values_from=c(n, p)) %>%
mutate(batch="Total", p_Total=100)
bind_rows(df_batch, df_totals)
# A tibble: 7 x 10
month batch n_ES n_RT n_AL Total p_ES p_RT p_AL p_Total
<dbl> <chr> <int> <int> <int> <int> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
1 1 E 1 1 0 1 100 100 0 14.3
2 1 Q 1 1 1 1 100 100 100 14.3
3 1 R 1 1 0 1 100 100 0 14.3
4 1 T 1 1 2 2 50 50 100 28.6
5 1 W 1 0 1 1 100 0 100 14.3
6 1 Y 1 1 1 1 100 100 100 14.3
7 1 Total 6 5 5 7 85.7 71.4 71.4 100
它与您提供的格式不完全相同,但结果完全相同,应该可以使用数月。
数据:
structure(list(Id = c("uv-1", "uv-2", "uv-3", "uv-4", "uv-5",
"uv-6", "uv-7"), date = c("2020-01-10 15:13:16", "2020-01-11 17:13:16",
"2020-01-12 18:13:16", "2020-01-13 12:13:16", "2020-01-14 13:13:16",
"2020-01-15 13:13:16", "2020-01-17 11:13:16"), price = c(1000L,
5000L, 2000L, 3000L, 1600L, 1600L, 1300L), batch = c("Q", "W",
"E", "R", "T", "T", "Y"), resp = c("ES,RT,AL", "ES,AL", "ES,RT",
"ES,RT", "RT,AL", "ES,AL", "ES,RT,AL")), class = "data.frame", row.names = c(NA,
-7L))
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