r语言 - 从计数中获得频率，具有多个级别的分组

Question

我有一个像这样的数据帧:

df <- data.frame(group1=c("A","A","A","A","B","B","B","B"),
group2 = c("X", "X", "Y", "Y","X", "X", "Y", "Y"),
type = c("a", "b", "c","d","e","f","g","h"),
count = c(1,2,3,4,5,6,7,8))
> df
group1 group2 type count
1      A      X    a     1
2      A      X    b     2
3      A      Y    c     3
4      A      Y    d     4
5      B      X    e     5
6      B      X    f     6
7      B      Y    g     7
8      B      Y    h     8

我想把每种类型的相对频率，按group1和group2分组，成一列。我有一个方法，但是很笨拙，需要总结，然后加入。我觉得一定有办法在一个dplyr语句中做到这一点。但我不明白的是，在总结之后，我需要回到所有的行。

我的笨拙方式:

df.summ <- df %>% group_by(group1, group2) %>% 
summarize(tot = sum(count))
df <- left_join(df, df.summ)
df <- df %>% mutate(freq = count/tot)
> df
group1 group2 type count tot      freq
1      A      X    a     1   3 0.3333333
2      A      X    b     2   3 0.6666667
3      A      Y    c     3   7 0.4285714
4      A      Y    d     4   7 0.5714286
5      B      X    e     5  11 0.4545455
6      B      X    f     6  11 0.5454545
7      B      Y    g     7  15 0.4666667
8      B      Y    h     8  15 0.5333333

Answer 1

如果我们使用mutate而不是summarise/left_join作为summarise默认情况下每组只返回一行，而mutate在原始数据集中创建一个新列，则更直接

library(dplyr)
df1 <- df %>% 
group_by(group1, group2) %>%
mutate(freq = count/sum(count)) %>%
ungroup

Answer 2

base R一行代码:

df$freq <- with(df, ave(count, list(group1, group2), FUN = function(x) x/sum(x)))
df
#  group1 group2 type count      freq
#1      A      X    a     1 0.3333333
#2      A      X    b     2 0.6666667
#3      A      Y    c     3 0.4285714
#4      A      Y    d     4 0.5714286
#5      B      X    e     5 0.4545455
#6      B      X    f     6 0.5454545
#7      B      Y    g     7 0.4666667
#8      B      Y    h     8 0.5333333