从“列表”中计算百分比，R

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我有15个鹿，我正在用它分析从斜坡tif中提取的使用和预期数据点。文件。目前我正在分析预期数据，并在计算百分比时遇到问题从“列表”中计算百分比，R

使用的软件包是栅格软件包，rgdal和psych软件包。数据布局：我的数据以“列表”格式显示，并显示给每个人（即15行），每个人的结构如下：Deer01，2 1 5 4 2 3 2 2（其中数字表示斜坡的类别）。但是，我现在想尝试计算所有鹿的5或2的总数（代表斜率），并将其转换为百分比。

问题：我不知道如何从上面描述的“列表”数据结构中计算类别5（或2等）的比例，并且需要帮助。我想我必须总结行/列或东西，但我不确定如何。有人知道如何？从下面的语法中可以明显看出，只有1个列标题引用了ID（Deer）列（参见上文中的结构类型）。

这里是完整的语法我用内50％的活动范围：

install.packages("raster") 
library(raster) 
install.packages("rgdal") 
library(rgdal) 
Slope<-raster("C:\\REWORK\\SLOPE011.tif") 
plot(Slope) 
Slope 
str(Slope) 
install.packages("psych") 
library(psych)

计算和分类的50％的预期斜率值

m <- matrix (c(0, 5, 1, 
5, 10, 2, 
10, 15, 3, 
15, 20, 4, 
20, Inf, 5), ncol=3, byrow=TRUE) 

r2 <- reclassify(Slope, m) 
r2 
plot(r2) 

All50HRs<-shapefile("L:\\GPSdatabackup\\KERNELS\\NewHRs50") 
plot(All50HRs) 
All50HRs 
library(raster) 
update.packages("raster")

尝试使用矢量格式，以提取由空间的多边形坡”并维护Object_ID 这里数据是以“列表”格式需要的

Exp50poly <- extract(r2, All50HRs) 
names(Exp50poly)<-All50HRs$Object_ID 
str(Exp50poly)

这部分是我在试图摆脱在STR（Exp50poly）显示的数据的比例值的尝试，但它似乎没有工作

Exp50polycov.table50.sum<-colSums(Exp50polycov.table50) 
Exp50polycov.table50.sum<-Exp50polycov.table50.sum/sum(Exp50polycov.table50.sum) 
Exp50polycov.table50.sum

尝试和帮助的人看到我的数据结构，我抄来自控制台的一些数据，我看到了我的数据。见下面（左边的'是只有一个ID，右边的斜率代码）。这是重复15次为每个

dr_12_008_11: num [1:2089] 1 1 2 3 2 2 1 1 1 2... 
dr_14_011_12: num [1:5260] 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2... 
dr_10_012_14: num [1:710] 2 2 2 2 3 3 2 2 3 3 2..

希望有人能帮助，谢谢

来源

2014-11-05 user1667816

您正在使用的术语，我怀疑仅由一些不知名的包或纪律的其他用户共享。也许你应该提供一个完整的例子（并解释你对术语“圈子”的理解），或者考虑为这个软件包的用户找到一个邮件列表，或者分享你对这些术语的理解。 – 2014-11-05 17:47:55

提取？你在使用光栅包吗？这并不完全清楚。 – Spacedman 2014-11-05 17:48:21

这是很难回答没有看到你是如何塑造你的数据。

我假设你的数据看起来是这样的：

Circle Habitat 
circle25 1 
circle14 2

如果是这样的话，你可以简单地添加新列和填充每一行有1：

dataframe$Proportion <- 1

下面，你可以然后根据聚合的圆圈类型计算每种类型栖息地的百分比：

Percentage <- aggregate(dataframe$Proportion, 
       by=list(dataframe$Circle,dataframe$Habitat),FUN="mean")

这是基于你模糊的问题的完整猜测，所以我可能没有正确回答。

如果你只是想栖息地的比例整体使用相同的聚合，但下降的圈栏：

Percentage <- aggregate(dataframe$Proportion, 
       by=list(dataframe$Habitat),FUN="mean")

来源

2014-11-05 18:07:29 Docconcoct

谢谢你的回答，下面我试图提供一个更详细的描述我的问题，因为我之前的描述我承认有些模糊。 – user1667816 2014-11-05 19:02:31

新描述在哪里？ – Docconcoct 2014-11-05 19:04:56

我正在分析15个个体鹿（如AllHRs50或多边形）的'已使用'和'预期'斜率数据。我目前正在使用这些“可用区域”（多边形，请参阅下面的语法）计算预期的斜率值：m < - matrix（c（0,5,1, 5,10,2, 10,15,3， 15，20，如图4所示， 20，天道酬勤，5），NcoI位= 3，byrow = TRUE） R2 < - 重新分类（斜率m） R2 All50HRs <-shapefile（“L：\\ GPSdatabackup \ \ KERNELS \\ NewHRs50" ） All50HRs Exp50poly < - 提取物（R2，All50HRs）名（Exp50poly）< - All50HRs $ OBJECT_ID STR（Exp50poly） – user1667816 2014-11-05 19:46:18

从“列表”中计算百分比，R

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