r语言 - mutate(percentage = n / sum(n)) -未正确计算百分比

Question

改变输出

我一直在下面的代码来计算每小时的百分比(时间列d h)为每个行为，但它是混合的时间列的顺序和错误地计算百分比。我附上了输出的样本和一些数据。任何帮助都非常感谢!

S06Behav <- S06 %>%
group_by(Time, PredictedBehaviorFull, Context)%>%
summarise(count= n())
S06Proportions<-S06Behav %>%
group_by(Time, PredictedBehaviorFull, Context) %>%
summarise(n = sum(count)) %>%
mutate(percentage = n / sum(n))

我的数据的一个样本是https://pastebin.com/KE0xEzk7

谢谢

Answer 1

我认为百分比没有按预期计算的原因是因为根据代码，您正在根据2个相同的值确定百分比，因此比例为1.0。

我不完全确定你的问题，但如果当你说">混淆时间列的顺序&;，你的意思是整个Time列是不正确的，那么你可能最好使用lubridate包来制作你的Time列。

library(lubridate)
S06 %>% 

# first we convert the Timestamp column into datetime format
mutate(
Timestamp = ymd_hms(Timestamp)
) %>% 

# then, we can extract the components from the Timestamp
mutate(
date = date(Timestamp),
hour = lubridate::hour(Timestamp), 
timestamp_hour = ymd_h(str_c(date, ' ', hour))
) %>%
{. ->> S06_a} # this saves the data as 'S06_a' to use next

如果我理解正确的话，你想确定每小时观察到的每种行为类型的百分比。

S06_a %>% 

# then, work out the total number of observations per hour, context and behaviour
group_by(timestamp_hour, Context, PredictedBehaviorFull) %>% 
summarise(
behav_total = n()
) %>% 

# calculate the total number of observations per hour
group_by(timestamp_hour) %>% 
mutate(
hour_total = sum(behav_total), 
percentage = behav_total / hour_total
)

生成以下输出:

# A tibble: 7 x 6
# Groups:   timestamp_hour [3]
timestamp_hour      Context PredictedBehaviorFull behav_total hour_total percentage
<dttm>              <chr>   <chr>                       <int>      <int>      <dbl>
1 2020-05-23 19:00:00 Present Bait                         1971       2184    0.902  
2 2020-05-23 19:00:00 Present Boat                           96       2184    0.0440 
3 2020-05-23 19:00:00 Present No_OP                         117       2184    0.0536 
4 2020-05-24 10:00:00 Absent  Bait                            9       1202    0.00749
5 2020-05-24 10:00:00 Absent  No_OP                        1193       1202    0.993  
6 2020-05-24 11:00:00 Absent  Bait                            5        129    0.0388 
7 2020-05-24 11:00:00 Absent  No_OP                         124        129    0.961