如何在R语言中计算宽表的行相对频率？

首先明确：你需要的是逐行内部的相对频率计算，不需要用group_by()和summarize()——这两个函数是用来分组聚合数据（会压缩行数），而你要保留原有行结构并添加新列，应该用mutate()。

示例数据（模拟你的df2结构） #

library(dplyr)

df2 <- tibble(
  category = c("X", "Y", "Z"),
  no = c(20, 50, 10),
  yes = c(80, 50, 90)
)

方法1：直接逐列计算 #

最直观的方式，直接基于每行的no和yes列计算比例：

df2 <- df2 %>%
  mutate(
    desired_column_no = no / (no + yes),
    desired_column_yes = yes / (no + yes)
  )

方法2：用across()批量处理（适合多列场景） #

如果后续有更多类似的列对，或者想让代码更简洁，可以用across()批量生成目标列：

df2 <- df2 %>%
  mutate(
    across(c(no, yes), ~ .x / (no + yes), .names = "desired_column_{.col}")
  )

输出结果 #

执行后你会得到包含目标列的结果：

df2
#> # A tibble: 3 × 5
#>   category    no   yes desired_column_no desired_column_yes
#>   <chr>     <dbl> <dbl>             <dbl>              <dbl>
#> 1 X            20    80               0.2                0.8
#> 2 Y            50    50               0.5                0.5
#> 3 Z            10    90               0.1                0.9

为什么之前的方法失败？ #

group_by()是用来将数据按指定列分组，summarize()会把每组数据聚合为一行，这和你需要的逐行保留原有结构并计算的需求不匹配，所以改用mutate()就能解决问题。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者mapleleaf