有没有办法在R中划分group_by汇总统计的答案？

Question

我正在尝试从三个向量中对数据进行子集化，然后将算术应用于汇总统计数据，但我遇到了 count() 问题。 以下是使用 (summarise, dplyr) 的摘要，但我希望它以未过滤 (X_age65yr) 的百分比形式返回。
例如，阿拉巴马州的筛选计数结果为 1667，总计数为 2411。我希望阿拉巴马州和所有后续州按总数返回筛选计数，或 1667/2411 = .6914 或 69.14%

cthigh <- brfss2013 %>% filter(bphigh4 == "Yes", !is.na(X_age65yr),X_age65yr == "Age 65 or older") %>%
   group_by(X_state) %>% summarise(count = n())

cthigh
# A tibble: 53 x 2
   X_state              count
   <fct>                <int>
 1 Alabama               1667
 2 Alaska                 507
 3 Arizona                930
 4 Arkansas              1352
 5 California            1817
 6 Colorado              2302
 7 Connecticut           1488
 8 Delaware              1123
 9 District of Columbia  1032
10 Florida               8924
# ... with 43 more rows

ctall <- brfss2013 %>% filter(!is.na(X_age65yr),X_age65yr == "Age 65 or older") %>% 
    group_by(X_state) %>% summarise(count= n())

ctall
# A tibble: 53 x 2
   X_state              count
   <fct>                <int>
 1 Alabama               2411
 2 Alaska                 864
 3 Arizona               1578
 4 Arkansas              2069
 5 California            3111
 6 Colorado              4067
 7 Connecticut           2362
 8 Delaware              1786
 9 District of Columbia  1683
10 Florida              14245
# ... with 43 more rows

Answer 1

您可以计算bphigh4 == "Yes"的数量并将其除以每个X_state的行数以获得比率。

library(dplyr)

brfss2013 %>% 
  filter(!is.na(X_age65yr) & !is.na(bphigh4),X_age65yr == "Age 65 or older") %>%
  group_by(X_state) %>% 
  summarise(count = sum(bphigh4 == "Yes")/n() * 100)