R语言weights包wpct()输出保留零计数层级的解决方法咨询

wpct函数默认会自动丢弃无观测值的层级，即便是传入指定levels的因子也不会保留零计数项，可通过以下两种方法实现全层级保留： #

方法1：手动补全缺失层级 #

直接基于你需要的全量层级构造结果向量，将wpct计算得到的占比填充到对应位置，缺失层级自动补0：

library(weights)

test <- c(1,1,1,1,1,1,2,2,2,3,3,3,5,5)
weight <- c(.5,.5,.5,.5,.5,1,1,1,1,2,2,2,2,2)

# 指定需要保留的全部层级
all_levels <- 0:5
# 计算原始占比
pct_raw <- wpct(test, weight)
# 构造全层级结果，初始值为0
full_pct <- setNames(rep(0, length(all_levels)), all_levels)
# 填充已有层级的占比
full_pct[names(pct_raw)] <- pct_raw

执行后full_pct的输出结果如下，所有指定层级均被保留，无观测值的层级占比为0：

0         1         2         3         4         5 
0.0000000 0.2121212 0.1818182 0.3636364 0.0000000 0.2424242 

方法2：使用tidyverse生态实现带权重占比计算 #

借助dplyr的count函数的.drop = FALSE参数保留所有因子层级，再自行计算占比，逻辑更灵活：

library(dplyr)
library(tidyr)

data.frame(x = factor(test, levels = 0:5), w = weight) %>%
  # 按x分组求和权重，.drop=FALSE保留所有因子层级
  count(x, wt = w, .drop = FALSE) %>%
  # 计算各层级占比
  mutate(pct = n / sum(n)) %>%
  # 提取为命名向量，和wpct输出格式一致
  pull(pct, name = x)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者TiF