如何计算数据框中各公司回答为Yes(1)的占比

首先构造符合R语法的示例数据：

# 示例数据框
df <- data.frame(
  Company = c("a", "a", "b", "b", "b", "c", "c"),
  Response = c(1, 1, 2, 2, 1, 1, 2)
)

以下提供两种常用实现方式：

方法1：Base R 无依赖实现 #

不需要安装第三方包，直接用R内置函数即可完成计算和格式化输出：

# 分组计算Yes（编码为1）的占比，结果取整
cal_result <- aggregate(
  Response ~ Company, 
  data = df,
  FUN = function(x) round(sum(x == 1) / length(x) * 100, 0)
)

# 按指定格式打印结果
cat('"yes" answers\n\n')
apply(cal_result, 1, function(row) {
  cat(paste0("company ", row[["Company"]], "   ", row[["Response"]], "%\n"))
})

运行后输出完全匹配预期：

"yes" answers

company a   100%
company b   33%
company c   50%

方法2：dplyr 实现（适合批量数据处理场景） #

如果日常使用tidyverse生态处理数据，代码逻辑更简洁易读：

library(dplyr)

df %>%
  group_by(Company) %>%
  # 计算每组Yes占比，取整后拼接%符号
  summarise(
    yes_pct = paste0(round(sum(Response == 1) / n() * 100, 0), "%")
  ) %>%
  # 按要求格式输出
  {
    cat('"yes" answers\n\n')
    pmap(., ~cat(paste0("company ", ..1, "   ", ..2, "\n")))
  }

内容的提问来源于stack exchange，提问作者glgp_col