Bessere Möglichkeit, die Prozentsätze nach Untergruppen mit dplyr zusammenzufassen?

Question

Nachdem ich ähnliche Fragen zu SO gestellt habe, like here habe ich endlich die Ausgabe, die ich will, aber ich kann nicht helfen, sich zu fragen, ob es einen besseren Weg gibt, dorthin zu gelangen. Darüber hinaus frage ich mich, ob es eine Möglichkeit gibt, Pipe-Operatoren zu verwenden, um den letzten Schritt zu verketten, der Wiederholungen von Manager- und Titelkombinationen eliminiert.

Reproduzierbare Beispiel:

library(dplyr) 

# Sample data frame 
employee = LETTERS[1:18] 
manager = c(rep("Tom", 3), rep("Sue", 4), rep("Mike", 4), rep("Jack", 7)) 
title = c(rep("Entry", 2), rep("Mid", 3), rep("Junior", 7), rep("Senior", 6)) 

mydata <- data.frame(employee, manager, title) 

# Code gives me output I want, but wondering if there is a better way 
org2 <- mydata %>% 
    group_by(manager, title) %>% 
    mutate(title_count = n()) %>% # Total number of people with given title by manager 
    ungroup() %>% 
    group_by(manager) %>%   # Total number of people in manager's group 
    mutate(mgr_total = n()) %>% 
    group_by(title, add = TRUE) %>% 
    mutate(title_pctg = round(title_count/mgr_total*100, 1)) %>% # Percent of people with given title by manager 
    select(-employee) 

# Remove duplicates of manager and title to summarize data wanted 
org2 <- org2[!duplicated(org2[2:4]), ] 

arrange(org2, manager, title) 

# A tibble: 7 x 5 
# Groups: manager, title [7] 
# manager title title_count mgr_total title_pctg 
# <fctr> <fctr>  <int>  <int>  <dbl> 
#1 Jack Junior   1   7  14.3 
#2 Jack Senior   6   7  85.7 
#3 Mike Junior   4   4  100.0 
#4  Sue Junior   2   4  50.0 
#5  Sue Mid   2   4  50.0 
#6  Tom Entry   2   3  66.7 
#7  Tom Mid   1   3  33.3 

Vielen Dank im Voraus für die Gedanken und Hilfe.

Answer 1

Sie können es wie folgt vereinfachen, indem Sie die Reihenfolge group_by (d. H. Gruppe manager zuerst dann manger + title anstelle der anderen Möglichkeit);

mydata %>% 
    group_by(manager) %>% 
    mutate(mgr_count = n()) %>% 
    group_by(title, mgr_count, add=TRUE) %>% 
    summarise(
     title_count = n(), 
     title_pctg = round(title_count/first(mgr_count) * 100, 1) 
    ) 

# A tibble: 7 x 5 
# Groups: manager, title [?] 
# manager title mgr_count title_count title_pctg 
# <fctr> <fctr>  <int>  <int>  <dbl> 
#1 Jack Junior   7   1  14.3 
#2 Jack Senior   7   6  85.7 
#3 Mike Junior   4   4  100.0 
#4  Sue Junior   4   2  50.0 
#5  Sue Mid   4   2  50.0 
#6  Tom Entry   3   2  66.7 
#7  Tom Mid   3   1  33.3