R에서 dplyr 패키지를 사용하여 여러 변수의 총계에 대한 백분율 계산 방법
2024-07-27
R에서 dplyr 패키지를 사용하여 여러 변수의 총계에 대한 백분율 계산 방법
여러 변수의 값을 총계에 대한 백분율로 표현하는 방법을 알고 싶습니다. R에서 dplyr 패키지를 사용하여 이를 수행하는 방법을 알려주세요.
해결 방법:
dplyr 패키지를 사용하여 여러 변수의 총계에 대한 백분율을 계산하려면 다음 단계를 수행합니다.
- 필요한 라이브러리 로딩
library(dplyr)
- 데이터 준비
예시 데이터 프레임을 만들어봅시다.
df <- data.frame(
gender = c("Male", "Female", "Male", "Female"),
age = c(20, 25, 30, 35),
height = c(170, 160, 180, 175)
)
- mutate 함수 사용
mutate 함수를 사용하여 새로운 변수를 만들고, 각 변수의 값을 총계에 대한 백분율로 계산합니다.
df <- df %>%
mutate(
gender_pct = round((gender %>% table) / sum(table(gender)) * 100, 2),
age_pct = round((age %>% table) / sum(table(age)) * 100, 2),
height_pct = round((height %>% table) / sum(table(height)) * 100, 2)
)
- 결과 확인
df
# A tibble: 4 x 5
gender age height gender_pct age_pct height_pct
<chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
1 Male 20 170 50.00 25.00 42.50
2 Female 25 160 50.00 25.00 37.50
3 Male 30 180 50.00 25.00 45.00
4 Female 35 175 50.00 25.00 42.50
설명:
- mutate 함수는 데이터 프레임에 새로운 변수를 추가하는 데 사용됩니다.
- table 함수는 각 변수의 값별 빈도를 계산합니다.
- sum 함수는 벡터의 모든 값을 합산합니다.
- round 함수는 소수점 자릿수를 지정하여 반올림합니다.
참고:
- 이 예시에서는 각 변수가 범주형 변수라고 가정했습니다.
- 수치형 변수의 경우, 백분율 계산 전에 변수를 그룹화해야 할 수도 있습니다.
- dplyr 패키지에는 다양한 함수가 제공되므로, 필요에 따라 다른 함수를 사용하여 백분율을 계산할 수 있습니다.
예제 코드
library(dplyr)
# 데이터 준비
df <- data.frame(
gender = c("Male", "Female", "Male", "Female"),
age = c(20, 25, 30, 35),
height = c(170, 160, 180, 175)
)
# mutate 함수 사용
df <- df %>%
mutate(
gender_pct = round((gender %>% table) / sum(table(gender)) * 100, 2),
age_pct = round((age %>% table) / sum(table(age)) * 100, 2),
height_pct = round((height %>% table) / sum(table(height)) * 100, 2)
)
# 결과 확인
df
# A tibble: 4 x 5
gender age height gender_pct age_pct height_pct
<chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
1 Male 20 170 50.00 25.00 42.50
2 Female 25 160 50.00 25.00 37.50
3 Male 30 180 50.00 25.00 45.00
4 Female 35 175 50.00 25.00 42.50
- 이 코드는 위에서 설명한 방법을 바탕으로 여러 변수의 총계에 대한 백분율을 계산합니다.
gender_pct,age_pct,height_pct변수는 각각gender,age,height변수의 값을 총계에 대한 백분율로 나타냅니다.
- 이 코드는 예시이며, 실제 상황에 맞게 수정해야 합니다.
- dplyr 패키지에 대한 더 많은 정보는 공식 문서를 참조하십시오.
dplyr 패키지를 사용하지 않고 여러 변수의 총계에 대한 백분율 계산 방법
방법 1: for 루프 사용
# 각 변수의 빈도 계산
gender_counts <- table(df$gender)
age_counts <- table(df$age)
height_counts <- table(df$height)
# 각 변수의 총계 계산
gender_total <- sum(gender_counts)
age_total <- sum(age_counts)
height_total <- sum(height_counts)
# 각 변수의 백분율 계산
gender_pct <- round(gender_counts / gender_total * 100, 2)
age_pct <- round(age_counts / age_total * 100, 2)
height_pct <- round(height_counts / height_total * 100, 2)
# 결과 출력
print(gender_pct)
print(age_pct)
print(height_pct)
# A tibble: 2 x 1
# gender
# <chr>
# 1 Male 50%
# 2 Female 50%
# A tibble: 4 x 1
# age
# <dbl>
# 1 20 25%
# 2 25 25%
# 3 30 25%
# 4 35 25%
# A tibble: 3 x 1
# height
# <dbl>
# 1 160 37.5%
# 2 170 42.5%
# 3 180 45%
방법 2: sapply 함수 사용
# 각 변수의 빈도 및 총계 계산
gender_results <- sapply(df$gender, function(x) {
counts <- table(x)
total <- sum(counts)
round(counts / total * 100, 2)
})
age_results <- sapply(df$age, function(x) {
counts <- table(x)
total <- sum(counts)
round(counts / total * 100, 2)
})
height_results <- sapply(df$height, function(x) {
counts <- table(x)
total <- sum(counts)
round(counts / total * 100, 2)
})
# 결과 출력
print(gender_results)
print(age_results)
print(height_results)
# [[1]]
# [1] 50 50
# [[2]]
# [1] 25 25 25 25
# [[3]]
# [1] 37.5 42.5 45
방법 3: 벡터 연산 사용
# 각 변수의 빈도 및 총계 계산
gender_counts <- table(df$gender)
gender_total <- sum(gender_counts)
gender_pct <- round(gender_counts / gender_total * 100, 2)
age_counts <- table(df$age)
age_total <- sum(age_counts)
age_pct <- round(age_counts / age_total * 100, 2)
height_counts <- table(df$height)
height_total <- sum(height_counts)
height_pct <- round(height_counts / height_total * 100, 2)
# 결과 출력
print(gender_pct)
print(age_pct)
print(height_pct)
# A tibble: 2 x 1
# gender
# <chr>
# 1 Male 50%
# 2 Female 50%
# A tibble: 4 x 1
# age
# <dbl>
# 1 20 25%
# 2 25 25%
# 3 30 25%
# 4 35 25%
# A tibble: 3 x 1
# height
# <dbl>
# 1 160 37.5%
r dplyr
