在R语言中计算带Peer分组的多列业务实践出现百分比

API 探路者

2026-5-19

嘿，这需求我熟！要做不同同行分组下各实践的参与占比统计对吧？我给你两种实用的实现方案，还有最终的汇总表示例参考：

方案1：用SQL实现

假设你的数据表名为company_practices，可以用下面的SQL语句直接计算占比：

SELECT
    Peer,
    ROUND(100 * SUM(CASE WHEN P1 = 'yes' THEN 1 ELSE 0 END) / COUNT(*), 1) AS P1_占比,
    ROUND(100 * SUM(CASE WHEN P2 = 'yes' THEN 1 ELSE 0 END) / COUNT(*), 1) AS P2_占比,
    ROUND(100 * SUM(CASE WHEN P3 = 'yes' THEN 1 ELSE 0 END) / COUNT(*), 1) AS P3_占比,
    ROUND(100 * SUM(CASE WHEN P4 = 'yes' THEN 1 ELSE 0 END) / COUNT(*), 1) AS P4_占比
FROM company_practices
GROUP BY Peer;

这里用CASE WHEN统计每个实践为yes的企业数，除以分组内总企业数再乘以100，ROUND用来控制小数点位数，你可以根据需求调整精度。

方案2：用Python Pandas实现

如果是用Python处理数据，假设你已经把数据读入了DataFramedf，可以这样操作：

# 按Peer分组，计算每个实践的yes占比
summary_df = df.groupby('Peer')[['P1', 'P2', 'P3', 'P4']].apply(
    lambda x: (x == 'yes').mean() * 100
).round(1)

# 重命名列，让结果更清晰
summary_df.columns = ['P1_占比(%)', 'P2_占比(%)', 'P3_占比(%)', 'P4_占比(%)']
print(summary_df)

这段代码会直接算出每个Peer分组下各实践的参与百分比，round(1)同样是控制小数点位数，按需修改即可。