如何计算铸造数据帧部分内的分数？

Question

由于熔化和随后的铸造[1]我得到以下的阵列的数据集的结果（sumStats.c）（？）：

, , group2 = G2_1, variable = area 

      group1 
group3  G1_1  G1_2  G1_3  G1_4 
    G3_1  0.000  0.000  0.00  0.000 
    G3_2  0.000  0.000  0.00  0.000 
    G3_3  0.000  0.000  0.00  0.000 
    G3_4  0.000  0.000  0.00  0.000 
    G3_5  0.000  0.000  0.00  0.000 
    G3_6  0.000  0.000  0.00  0.000 
    G3_7  0.000  0.000 26336.99 85236.488 
    G3_8  0.000 4999.235 87935.73 360062.128 
    G3_9  0.000  0.000  0.00  0.000 
    G3_10 7853.982 18538.285 49744.29 134180.428 
    G3_11  0.000  0.000  0.00 8830.825 
    G3_12  0.000  0.000  0.00  0.000 


, , grou2 = G2_2, variable = area 

     group1 
group3   G1_1  G1_2  G1_3  G1_4 
    G3_1  0.000  0.00  0.00  0.00 
    G3_2  0.000  0.00  0.00  0.00 
    G3_3  0.000  0.00  0.00  0.00 
    G3_4  0.000  0.00  0.00  0.00 
    G3_5  0.000  0.00  0.00  0.00 
    G3_6  0.000  0.00  0.00 51772.66 
    G3_7  0.000  0.00  0.00  0.00 
    G3_8 7853.982 22086.38 140874.76 523373.88 
    G3_9  0.000  0.00  0.00  0.00 
    G3_10  0.000 1415.79 23325.94 13407.49 
    G3_11  0.000  0.00  0.00  0.00 
    G3_12  0.000  0.00  0.00  0.00 


, , group2 = G2_3, variable = area 

      group1 
group3   G1_1  G1_2  G1_3  G1_4 
    G3_1  0.0000  0.000  0.000  0.0000 
    G3_2  0.0000  0.000  0.000  0.0000 
    G3_3  0.0000  0.000  0.000  93.2632 
    G3_4  0.0000  0.000  0.000  0.0000 
    G3_5  0.0000  0.000  0.000 46353.3814 
    G3_6  0.0000  0.000  0.000  0.0000 
    G3_7  0.0000  0.000  0.000  0.0000 
    G3_8 7390.0570 16851.829 101013.680 232666.8839 
    G3_9  0.0000 2541.574 6397.271 87825.7232 
    G3_10  0.0000  0.000  0.000  0.0000 
    G3_11 436.9895 4118.440 56572.140 173866.7915 
    G3_12  0.0000  0.000  0.000 47924.5494 

现在我需要每个group2内获取变量（area）的分数相对于group3之间的每个group1的总和。例如，G2_1（group2）在G1_1（group1）中具有100％的G3_10（group3），G1_2（group1）具有G3_8的21.24％和G3_10的78.26％等等。一旦计算出每个列的百分比为group1，我认为我可以用melt()得到的数组获得进一步分析所需的数据帧。

我觉得ddply()在这里会有所帮助，但是由于我很难理解如何将它用于手头的任务，如果有人能帮忙，我将不胜感激。

[1] 
sumStats.m <- melt(sumStats, id=c("group1", "group2", "group3"), "area") 
sumStats.c <- cast(sumStats.m, group3 ~ group1 ~ group2 ~ variable, sum) 

Answer 1

尝试：

prop.table(sumstats.c,margin=c(1,3)) 

如：

x<-xtabs(~cyl+vs+am,mtcars) 
x 
, , am = 0 

    vs 
cyl 0 1 
    4 0 3 
    6 0 4 
    8 12 0 

, , am = 1 

    vs 
cyl 0 1 
    4 1 7 
    6 3 0 
    8 2 0 

prop.table(x,margin=c(1,3)) 
, , am = 0 

    vs 
cyl  0  1 
    4 0.000 1.000 
    6 0.000 1.000 
    8 1.000 0.000 

, , am = 1 

    vs 
cyl  0  1 
    4 0.125 0.875 
    6 1.000 0.000 
    8 1.000 0.000