R语言：对用户工单统计结果排序、添加占比及求和的技术求助

完整代码（基于dplyr+janitor实现所有需求） #

library(dplyr)
library(janitor)

# 一站式完成筛选、统计、排序、百分比计算、添加总计行
data_df_2 <- data %>%
  filter(q_1 == '4') %>%
  count(ticket_holder_username, name = "ticket_count") %>%
  arrange(desc(ticket_count)) %>%
  mutate(percentage = round(ticket_count / sum(ticket_count) * 100, 2)) %>%
  adorn_totals("row")

分需求解释 #

1. 按频次排序
   用arrange(desc(ticket_count))实现降序排序，这里的ticket_count是自定义的计数列名（替代默认的n，更直观）。链式操作确保数据始终是标准data.frame，不会出现你之前遇到的is.data.frame(df) is not true错误——之前的问题大概率是count时传入字符串列名的方式不对，直接用裸列名（不带引号）是dplyr的标准用法。

2. 新增工单占比列
   通过mutate计算百分比：ticket_count / sum(ticket_count) * 100，用round(..., 2)保留2位小数，方便查看。sum(ticket_count)会自动计算当前筛选后总工单的数量。

3. 底部显示计数总和
   推荐用janitor包的adorn_totals("row")，它会自动在结果底部添加一行Total，并计算计数列的总和，百分比列自动设为100%。如果不想额外装包，也可以手动添加总计行：

   # 手动添加总计行（无需janitor）
   total_row <- tibble(ticket_holder_username = "Total",
                       ticket_count = sum(data_df_2$ticket_count),
                       percentage = 100)
   data_df_2 <- bind_rows(data_df_2, total_row)
   

关于你之前的错误说明 #

你用arrange(desc())报错，是因为count(data2, "ticket_holder_username")的写法不符合dplyr的规范——传入字符串列名时需要用.all_of()包裹（比如count(data2, .all_of("ticket_holder_username"))），否则生成的对象可能不是标准data.frame。改用链式操作直接引用裸列名，就能彻底避免这类问题。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者David