如何在R中按Time筛选并统计各薪资区间的性别分布

首先确保你已安装并加载dplyr包：

install.packages("dplyr") # 未安装时执行
library(dplyr)

假设你的原始数据框名为df，以下是实现代码：

1. 生成part time统计数据框 #

part_time_stats <- df %>%
  filter(Time == "part time") %>%
  group_by(Payband) %>%
  summarize(
    male_count = sum(Gender == "male", na.rm = TRUE),
    female_count = sum(Gender == "female", na.rm = TRUE),
    total_count = n()
  ) %>%
  ungroup()

2. 生成full time统计数据框 #

full_time_stats <- df %>%
  filter(Time == "full time") %>%
  group_by(Payband) %>%
  summarize(
    male_count = sum(Gender == "male", na.rm = TRUE),
    female_count = sum(Gender == "female", na.rm = TRUE),
    total_count = n()
  ) %>%
  ungroup()

代码说明 #

• filter()：筛选出指定工时类型的数据
• group_by(Payband)：按薪资等级分组，后续统计基于每个分组计算
• summarize()：
  • sum(Gender == "male", na.rm = TRUE)：统计每组男性数量，na.rm=TRUE自动忽略缺失值
  • sum(Gender == "female", na.rm = TRUE)：统计每组女性数量
  • n()：直接返回每组总人数
• ungroup()：完成统计后取消分组，避免后续操作受分组状态影响

如果你的Gender列存在大小写不一致的情况（比如Male/male），可先统一格式：

df$Gender <- tolower(df$Gender)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者atm1984