如何计算含重复ID数据集的每行占比，prop.table返回全1如何处理

错误原因 #

你现有代码得到全1的返回值有两个核心问题：

• 一维频次表调用prop.table()时不需要指定margin = 1参数：margin=1是按行维度做归一计算，一维表中每个Id的频次独占一行，计算时会用频次除以自身，自然返回全1的结果
• 不要将数据集命名为rep：rep是R内置的重复函数，重名会导致不可预期的调用异常，建议修改为df、raw_data等无冲突的变量名

解决方法 #

场景1：需要输出每个Id对应占比的汇总结果 #

直接去掉margin参数即可：

# 输出为每个Id对应占比的命名向量
id_pct <- prop.table(table(df$Id)) * 100

场景2：需要给原数据集每行新增对应Id的占比列 #

用dplyr的分组统计实现更方便：

library(dplyr)
df <- df %>%
  # 按Id分组
  group_by(Id) %>%
  # 统计当前组行数/总行数得到占比
  mutate(id_pct = n() / nrow(.) * 100) %>%
  ungroup()

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user17122732