R语言prop <- sum(data_final$timediff <= 5) / nrow(data_final) cat("值小于等于", 5, "的占比为", prop * 100, "%\n")

As an AI language model, I do not have personal opinions or feelings. "Null" refers to a value that represents the absence of data or a lack of a value in programming and computer science.

相关问题

#####Datasets partitioning###### data <- read.csv("pesticides-under.csv",header = T) index<- createDataPartition(data$group, p=.75,list = F) data_train <- data[index,] data_test <- data[-index,] table(data_train$group) prop.table(table(data_train$group)) table(data_test$group) prop.table(table(data_test$group)) write.csv(data_train,'pesticides-under-train.csv',row.names = F) write.csv(data_test,'pesticides-under-test.csv',row.names = F)

你的第一个问题是关于数据集的分割方法。根据你提供的代码，你使用了一个名为"pesticides-under.csv"的数据集。这个数据集包含了一个名为"group"的变量。你想要将这个数据集分割成训练集和测试集，并且想要知道每个组在训练集和测试集中的分布情况。你的代码首先读取了这个数据集，然后使用`createDataPartition`函数将数据集的"group"变量进行分割，分割比例为0.75。分割后，你得到了一个训练集"data_train"，包含了75%的数据，以及一个测试集"data_test"，包含了剩下的25%的数据。接着，你使用`table`函数计算了训练集和测试集中"group"变量的频数，并使用`prop.table`函数计算了频数的比例。最后，你将训练集和测试集分别保存到了"pesticides-under-train.csv"和"pesticides-under-test.csv"文件中。

优化“library(ggplot2) # 创建示例数据 data <- data.frame( group = c(rep("A", 3), rep("B", 3), rep("C", 3)), subgroup = rep(LETTERS[1:3], 3), value = c(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9)) # 计算每个子组的值的累计和 data$group_total <- ave(data$value, data$group, FUN = cumsum) data$subgroup_total <- ave(data$value, data$subgroup, FUN = cumsum) # 绘制旭日图 ggplot(data, aes(x = group, y = subgroup, fill = group_total)) + geom_rect(aes(xmin = group, xmax = group_total, ymin = subgroup, ymax = subgroup_total)) + scale_fill_gradient(low = "white", high = "red") + theme_void() + theme(legend.position = "none")”这段代码，通过变换坐标系获得多层的圆环图

这里提供一种通过变换坐标系获得多层圆环图的方法，基于你提供的旭日图代码进行修改：

library(ggplot2)
library(plotly)

# 创建示例数据
data <- data.frame(
  group = c(rep("A", 3), rep("B", 3), rep("C", 3)),
  subgroup = rep(LETTERS[1:3], 3),
  value = c(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9)
)

# 计算每个子组的值的累计和
data$group_total <- ave(data$value, data$group, FUN = cumsum)
data$subgroup_total <- ave(data$value, data$subgroup, FUN = cumsum)

# 计算每个组的总和
group_total <- data.frame(
  group = unique(data$group),
  value = ave(data$value, data$group, FUN = sum)
)

# 计算每个子组在其所属组内的占比
data$subgroup_prop <- data$value / data$group_total

# 计算每个组内每个子组的占比
data$subgroup_prop <- ave(data$subgroup_prop, data$group, data$subgroup, FUN = sum)

# 计算每个组的占比
group_prop <- group_total$value / sum(data$value)

# 绘制多层圆环图
ggplot(data, aes(x = "", y = subgroup_prop, fill = subgroup)) +
  geom_bar(width = 1, stat = "identity") +
  coord_polar(theta = "y") +
  scale_fill_hue() +
  theme_void() +
  theme(legend.position = "right") +
  ggtitle("Subgroup Proportions") +
  annotate("text", x = 1.5, y = 0, label = paste0(round(group_prop * 100, 2), "%"), size = 10) +
  geom_bar(data = group_total, aes(x = "", y = value, fill = group), width = 1, stat = "identity") +
  coord_polar(theta = "y", start = group_prop * 2 * pi) +
  scale_fill_hue() +
  ggtitle("Group Totals")

这个代码做了以下几个改动：

1. 计算了每个组的总和，并在绘图中添加了一个圆环来表示每个组的总和。
2. 计算了每个子组在其所属组内的占比，并使用 `geom_bar` 函数绘制了子组的占比。
3. 使用 `coord_polar` 函数将坐标系变换为极坐标系，实现圆环图的效果。
4. 使用 `annotate` 函数在圆环图中添加了总体占比的标签。

这个代码将生成一个包含两个圆环的图表，其中第一个圆环表示每个组内每个子组的占比，第二个圆环表示每个组的总和。你可以根据需要对绘图进行调整，比如更改颜色、添加标题等。