统计r中每组子组内的多个观测值个数

Question

假设这是我的df1，我想创建df2。
0.67表示Sat中x的百分比，以此类推。

我卡住了如何首先通过grp1组df1，然后在grp1组内再次通过grp2，然后在这个子组内找到n， %的每个观察值。
还要注意，如果在最后一个子组中没有观察值，则将其赋值为0。
我知道我应该在寻求帮助之前提供我的尝试，但是，我真的不知道如何开始处理这种情况。如有任何帮助，不胜感激。

df1 <- data.frame(grp1 = c(rep("A",4),rep("B",3), rep("C",4)),
obs = c("x", "x", "y", "z",     "x","y","y",    "x", "x","x", "y"),
grp2 = c("Sat", "Sat", "Sat", "Fri", "Sat", "Fri", "Fri", "Sat", "Sat", "Sat", "Fri"))
> df1
grp1 obs grp2
1     A   x  Sat
2     A   x  Sat
3     A   y  Sat
4     A   z  Fri
5     B   x  Sat
6     B   y  Fri
7     B   y  Fri
8     C   x  Sat
9     C   x  Sat
10    C   x  Sat
11    C   y  Fri


df2
grp1 obs grp2 n percent
1     A   x  Sat 2    0.67
2     A   y  Sat 1    0.33
3     A   z  Sat 0    0.00
4     A   x  Fri 0    0.00
5     A   y  Fri 0    0.00
6     A   z  Fri 1    1.00
7     B   x  Sat 1    1.00
8     B   y  Sat 0    0.00
9     B   z  Sat 0    0.00
10    B   x  Fri 0    0.00
11    B   y  Fri 2    1.00
12    B   z  Fri 0    0.00
13    C   x  Sat 3    1.00
14    C   y  Sat 0    0.00
15    C   z  Sat 0    0.00
16    C   x  Fri 0    0.00
17    C   y  Fri 1    1.00
18    C   z  Fri 0    0.00

Answer 1

也许这有帮助-获得频率countacross所有列，扩展行以填补缺失的组合，通过按'grp'列分组后在'n'列上取proportions来计算'百分比'

library(dplyr)
library(tidyr)
df1 %>%
count(across(everything())) %>% 
complete(grp1, obs, grp2, fill = list(n = 0)) %>% 
group_by(grp1, grp2) %>%
mutate(percent = proportions(n)) %>%
ungroup

与产出

# A tibble: 18 × 5
grp1  obs   grp2      n percent
<chr> <chr> <chr> <int>   <dbl>
1 A     x     Fri       0   0    
2 A     x     Sat       2   0.667
3 A     y     Fri       0   0    
4 A     y     Sat       1   0.333
5 A     z     Fri       1   1    
6 A     z     Sat       0   0    
7 B     x     Fri       0   0    
8 B     x     Sat       1   1    
9 B     y     Fri       2   1    
10 B     y     Sat       0   0    
11 B     z     Fri       0   0    
12 B     z     Sat       0   0    
13 C     x     Fri       0   0    
14 C     x     Sat       3   1    
15 C     y     Fri       1   1    
16 C     y     Sat       0   0    
17 C     z     Fri       0   0    
18 C     z     Sat       0   0