如何在 Julia 中使用 prop.table()

Question

我正在尝试从 R 转向 Julia。

所以我有一个数据集，其中包含 2 列价格和 2 列条件列，告诉我价格是“便宜”还是“贵”。

所以我想数一下有多少“便宜”或“昂贵”的条目。

所以使用这个包DataStructures我得到了这个：

using DataStructures
counter(df.p_orellana)

Accumulator{Union{Missing, String}, Int64} with 3 entries:
  "expensive"   => 18
  missing  => 2
  "cheap" => 22

table()这与R 中的函数相同。

有什么方法可以使这些值成比例吗？

在 R 中，它可以发挥prop.Table()作用，但我不确定如何使用 Julia 来实现它。

我想拥有：

Accumulator{Union{Missing, String}, Int64} with 3 entries:
  "expensive"   => 0.4285
  missing  => 0.0476
  "cheap" => 0.5238

提前致谢！

Answer 1

使用 FreqTables.jl 包。

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这是一个例子：

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julia> using FreqTables\n\njulia> data = [fill("expensive", 18); fill(missing, 2); fill("cheap", 22)];\n\njulia> freqtable(data)\n3-element Named Vector{Int64}\nDim1      \xe2\x94\x82\n\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\xbc\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\ncheap     \xe2\x94\x82 22\nexpensive \xe2\x94\x82 18\nmissing   \xe2\x94\x82  2\n\njulia> proptable(data)\n3-element Named Vector{Float64}\nDim1      \xe2\x94\x82\n\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\xbc\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\ncheap     \xe2\x94\x82  0.52381\nexpensive \xe2\x94\x82 0.428571\nmissing   \xe2\x94\x82 0.047619\n

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结果按排序顺序显示。如果您想要其他顺序，请另外使用 CategoricalArrays.jl 包并设置适当的级别顺序：

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julia> using CategoricalArrays\n\njulia> cat_data = categorical(data, levels=["expensive", "cheap"]);\n\njulia> freqtable(cat_data)\n3-element Named Vector{Int64}\nDim1        \xe2\x94\x82\n\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\xbc\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\n"expensive" \xe2\x94\x82 18\n"cheap"     \xe2\x94\x82 22\nmissing     \xe2\x94\x82  2\n\njulia> proptable(cat_data)\n3-element Named Vector{Float64}\nDim1        \xe2\x94\x82\n\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\xbc\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\n"expensive" \xe2\x94\x82 0.428571\n"cheap"     \xe2\x94\x82  0.52381\nmissing     \xe2\x94\x82 0.047619\n

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