R में प्रतिशत के रूप में संख्या कैसे प्रारूपित करें?

Question

चीजों में से एक जो मुझे आर के लिए एक नए के रूप में परेशान करती थी कि छपाई के लिए प्रतिशत के रूप में संख्या को कैसे प्रारूपित किया जाए।

उदाहरण के लिए, प्रदर्शित 0.12345के रूप में 12.345%। मेरे पास इसके लिए कई वर्कअराउंड हैं, लेकिन इनमें से कोई भी "नए अनुकूल" प्रतीत नहीं होता है। उदाहरण के लिए:

set.seed(1)
m <- runif(5)

paste(round(100*m, 2), "%", sep="")
[1] "26.55%" "37.21%" "57.29%" "90.82%" "20.17%"

sprintf("%1.2f%%", 100*m)
[1] "26.55%" "37.21%" "57.29%" "90.82%" "20.17%"

प्रश्न: क्या ऐसा करने के लिए आधार आर फ़ंक्शन है? वैकल्पिक रूप से, क्या एक व्यापक रूप से इस्तेमाल किया जाने वाला पैकेज है जो एक सुविधाजनक आवरण प्रदान करता है?

---

इस तरह से कुछ के लिए खोज करने के बावजूद ?format, ?formatCऔर ?prettyNum, मैं अभी तक बेस आर में एक उपयुक्त सुविधाजनक आवरण खोजने के लिए ??"percent"है। कुछ भी उपयोगी नहीं मिला। library(sos); findFn("format percent")1250 हिट देता है - इसलिए फिर से उपयोगी नहीं है। ggplot2एक फ़ंक्शन है percentलेकिन यह गोलाई सटीकता पर कोई नियंत्रण नहीं देता है।

Comments

sprintfमेलिंग सूचियों पर पसंदीदा समाधान लगता है, और मैंने कोई बेहतर समाधान नहीं देखा है। किसी भी अंतर्निहित फ़ंक्शन को वैसे भी कॉल करने के लिए बहुत सरल नहीं होगा, है ना?

— माइकेल-स्लम

मेरे विचार sprintfमें आर कोडर्स के उस सबसेट के लिए पूरी तरह से ठीक है जो प्रोग्रामर भी होते हैं। मैंने अपने जीवन में बहुत कुछ कोड किया है, जिसमें COBOL (कंपकंपी) और फोरट्रान (मेरी उम्र दिखाता है) शामिल हैं। लेकिन मैं sprintfप्रारूपण नियमों को स्पष्ट नहीं मानता (अनुवाद: डब्ल्यूटीएफ?)। और निश्चित रूप से एक समर्पित रैपर format_percent(x=0.12345, digits=2)

— स्प्रिंटफ की

@ मुझे लगता है कि यह काफी सामान्य है कि यह अपने स्वयं के लघु करी समारोह के योग्य है। यह विशेष रूप से स्वेव के साथ एक मुद्दा है, जहां \ Sexpr {स्प्रिंटफ (% 1.2f %% ", myvar)} \ Sexpr {pct (myvar)} या जो कुछ भी छोटा कार्य है, की तुलना में बहुत अधिक बदसूरत है।

— अरी बी

क्या उपयुक्त उपकरण का उपयोग करना नहीं सीख रहा है, जिसकी हमें उपयोगकर्ताओं से अपेक्षा करनी चाहिए? मेरा मतलब है, उपयोग करने के लिए सीखने से sprintf()शायद ही अधिक समय लगता है कि पैकेज फू शामिल हैं format_percent()। अगर उपयोगकर्ता तब प्रतिशत के रूप में प्रारूपित नहीं करना चाहता है लेकिन ऐसा ही कुछ और है? उन्हें एक और आवरण खोजने की जरूरत है। लंबी अवधि में आधार उपकरण सीखना फायदेमंद होगा।

— गाविन सिम्पसन

इसमें थोड़ी समस्या है कि %LaTeX में टिप्पणी चरित्र है, जो कि आर के लिए "डिफ़ॉल्ट" रिपोर्टिंग प्रारूप है। इसलिए जब यह ग्राफ़ को लेबल करने के लिए उपयोगी हो सकता है, तो ध्यान रखना चाहिए कि स्वरूपित संख्या को स्वाइव किया जाना है।

— जेम्स

Answer 1

उसके बाद:

जैसा कि @DimitryM द्वारा बताया गया है, के percent()पक्ष में "सेवानिवृत्त" किया गया है label_percent(), जो पुराने percent_format()फ़ंक्शन का एक पर्याय है।

label_percent() एक फ़ंक्शन देता है, इसलिए इसका उपयोग करने के लिए, आपको कोष्ठक की एक अतिरिक्त जोड़ी की आवश्यकता होती है।

library(scales)
x <- c(-1, 0, 0.1, 0.555555, 1, 100)
label_percent()(x)
## [1] "-100%"   "0%"      "10%"     "56%"     "100%"    "10 000%"

कोष्ठकों के पहले सेट के अंदर तर्क जोड़कर इसे अनुकूलित करें।

label_percent(big.mark = ",", suffix = " percent")(x)
## [1] "-100 percent"   "0 percent"      "10 percent"    
## [4] "56 percent"     "100 percent"    "10,000 percent"

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एक अद्यतन, कई साल बाद:

इन दिनों पैकेज percentमें एक फ़ंक्शन है scales, जैसा कि krlmlr के उत्तर में प्रलेखित है। मेरे हाथ से लुढ़कने वाले घोल की जगह इसका प्रयोग करें।

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कुछ ऐसा आजमाएं

percent <- function(x, digits = 2, format = "f", ...) {
  paste0(formatC(100 * x, format = format, digits = digits, ...), "%")
}

उपयोग के साथ, जैसे,

x <- c(-1, 0, 0.1, 0.555555, 1, 100)
percent(x)

(यदि आप चाहें, तो प्रारूप को से बदल "f"दें "g"।)

Comments

हां, यह काम करता है, और प्रश्न में दिए गए वर्कअराउंड का थोड़ा और सामान्य संस्करण है। लेकिन मेरा असली सवाल यह है कि यह आधार आर में मौजूद है या नहीं।

— एंड्री

मेरे लिए पर्केंट्स को सूचीबद्ध करने का काम करता है , लेकिन सांख्यिकीय या रेखांकन कमांड में "x" को "प्रतिशत (x)" के साथ बदलने से त्रुटि संदेश उत्पन्न होता है।

— रोलैंडो 2

@ rolando2 मेरे उत्तर और krlmlr के उत्तर वापसी वर्ण वैक्टर दोनों आउटपुट के रूप में हैं, न कि संख्या के रूप में। वे अक्ष लेबल और इस तरह के स्वरूपण के लिए हैं। शायद आप सिर्फ 100 से गुणा करना चाहते हैं?

— रिची कॉटन

2020 के रूप में scales। 1.1.0 मैनुअल बताता है: percent()सेवानिवृत्त है; label_percent()इसके बजाय का उपयोग करें , जो संख्या स्वरूपण के लिए उपयुक्त नहीं है । ताकि हाथ से लुढ़का समाधान अभी भी प्रासंगिक है

— DzimitryM

Answer 2

की जाँच करें scalesपैकेज। ggplot2मुझे लगता है कि यह एक हिस्सा हुआ करता था ।

library('scales')
percent((1:10) / 100)
#  [1] "1%"  "2%"  "3%"  "4%"  "5%"  "6%"  "7%"  "8%"  "9%"  "10%"

सटीक का पता लगाने के लिए अंतर्निहित तर्क ज्यादातर मामलों के लिए पर्याप्त रूप से काम करना चाहिए।

percent((1:10) / 1000)
#  [1] "0.1%" "0.2%" "0.3%" "0.4%" "0.5%" "0.6%" "0.7%" "0.8%" "0.9%" "1.0%"
percent((1:10) / 100000)
#  [1] "0.001%" "0.002%" "0.003%" "0.004%" "0.005%" "0.006%" "0.007%" "0.008%"
#  [9] "0.009%" "0.010%"
percent(sqrt(seq(0, 1, by=0.1)))
#  [1] "0%"   "32%"  "45%"  "55%"  "63%"  "71%"  "77%"  "84%"  "89%"  "95%" 
# [11] "100%"
percent(seq(0, 0.1, by=0.01) ** 2)
#  [1] "0.00%" "0.01%" "0.04%" "0.09%" "0.16%" "0.25%" "0.36%" "0.49%" "0.64%"
# [10] "0.81%" "1.00%"

Comments

नकारात्मक संख्याओं के लिए काम नहीं करता है। percent(-0.1)पैदा करता हैNaN%

— Akhmed

@ लक्ष्मण: यह पहले से ही बताया गया है, एक फिक्स उपलब्ध है, लेकिन समीक्षा लंबित है: github.com/hadley/scales/issues/50 । ध्यान दें कि यह एक से अधिक ऋणात्मक संख्या के लिए काम करता है:scales::percent(c(-0.1, -0.2))

— krlmlr

लिंक के लिए धन्यवाद! मुझे यकीन नहीं था कि यह एक सुविधा या बग है। कई नंबरों के लिए यह कभी-कभी काम करता है और कभी-कभी नहीं होता है। कहते हैं, scales::percent(c(-0.1,-0.1,-0.1))उत्पादन करता है "NaN%" "NaN%" "NaN%"लेकिन आपका उदाहरण काम करता है। दूसरों के संदर्भ के लिए, बग अभी तक तय नहीं किया गया है scales_0.2.4। इसके अलावा, आज के अनुसार, इसी पुल अनुरोध को तय करना अभी तक मुख्य शाखा में विलय नहीं हुआ है।

— Akhmed

Answer 3

पैकेज percentसे फ़ंक्शन देखें formattable:

library(formattable)
x <- c(0.23, 0.95, 0.3)
percent(x)
[1] 23.00% 95.00% 30.00%

Comments

+1, यह निर्दिष्ट करने की अनुमति देता है कि कितने अंकों को शामिल करना है, जो scales::percentपहले दो उत्तरों में नहीं है।

— सैम फ़िरके

+1, भले ही अपने स्वयं के फ़ंक्शन को रोल करना बहुत आसान हो, लेकिन अंकों की संख्या को चुनना वास्तव में उपयोगी है।

— गैंग सु

Answer 4

मैंने इन उत्तरों पर गति के लिए कुछ बेंचमार्किंग की और पैकेज में ऐसा देखकर हैरान रह गया कि इसकी सुस्ती को देखते percentहुए scales। मैं कल्पना करता हूं कि उचित स्वरूपण के लिए इसका लाभ स्वत: डिटेक्टर है, लेकिन यदि आप जानते हैं कि आपका डेटा कैसा दिखता है तो इससे बचा जाना स्पष्ट है।

यहां (0,1) में 100,000 अंकों की सूची को 2 अंकों में प्रतिशत करने की कोशिश करने से परिणाम हैं:

library(microbenchmark)
x = runif(1e5)
microbenchmark(times = 100L, andrie1(), andrie2(), richie(), krlmlr())
# Unit: milliseconds
#   expr       min        lq      mean    median        uq       max
# 1 andrie1()  91.08811  95.51952  99.54368  97.39548 102.75665 126.54918 #paste(round())
# 2 andrie2()  43.75678  45.56284  49.20919  47.42042  51.23483  69.10444 #sprintf()
# 3  richie()  79.35606  82.30379  87.29905  84.47743  90.38425 112.22889 #paste(formatC())
# 4  krlmlr() 243.19699 267.74435 304.16202 280.28878 311.41978 534.55904 #scales::percent()

इसलिए sprintfएक स्पष्ट विजेता के रूप में उभरता है जब हम एक प्रतिशत संकेत जोड़ना चाहते हैं। दूसरी ओर, यदि हम केवल संख्या और राउंड को गुणा करना चाहते हैं (अनुपात से प्रतिशत में "%" के बिना, तो round()सबसे तेज़ है:

# Unit: milliseconds
#        expr      min        lq      mean    median        uq       max
# 1 andrie1()  4.43576  4.514349  4.583014  4.547911  4.640199  4.939159 # round()
# 2 andrie2() 42.26545 42.462963 43.229595 42.960719 43.642912 47.344517 # sprintf()
# 3  richie() 64.99420 65.872592 67.480730 66.731730 67.950658 96.722691 # formatC()

Answer 5

आप इस ऑपरेशन के लिए तराजू पैकेज का उपयोग कर सकते हैं (आवश्यकता या पुस्तकालय के साथ लोड किए बिना)

scales::percent(m)

Comments

अंकों की संख्या के लिए सटीकता कैसे दें?

— Elmex80s

Answer 6

यहाँ एक नए फ़ंक्शन को परिभाषित करने के लिए मेरा समाधान है (ज्यादातर तो मैं करी और कम्पोज़ :-) के साथ खेल सकता हूं):

library(roxygen)
printpct <- Compose(function(x) x*100, Curry(sprintf,fmt="%1.2f%%"))

Answer 7

यह देखते हुए कि कैसे scalable::percentपहले से ही सबसे धीमा दिखाया गया था और लिलियाना पचेको ने एक और समाधान पेश किया, मैंने आगे बढ़कर उदाहरण के लिए माइकल सेट पर आधारित कुछ अन्य विकल्पों के खिलाफ बेंचमार्क करने की कोशिश की:

library(microbenchmark)
library(scales)
library(formattable)

x<-runif(1e5)

lilip <- function() formattable::percent(x,2)
krlmlr <- function() scales::percent(x)
andrie1 <- function() paste0(round(x,4) * 100, '%')

microbenchmark(times=100L,lilip(), krlmlr(), andrie1())

ये परिणाम मुझे मिले:

Unit: microseconds
      expr        min          lq        mean      median          uq        max neval
   lilip()    194.562    373.7335    772.5663    889.7045    950.4035   1611.537   100
  krlmlr() 226270.845 237985.6560 260194.9269 251581.0235 280704.2320 373022.180   100
 andrie1()  87916.021  90437.4820  92791.8923  92636.8420  94448.7040 102543.252   100

मुझे पता नहीं है, हालांकि, क्यों krlmlr()और andrie1()माइकलचिरिको के उदाहरण में मेरी तुलना में बहुत बुरा प्रदर्शन किया। कोई सुराग?

Answer 8

try this~

data_format <- function(data,digit=2,type='%'){
if(type=='d') {
    type = 'f';
    digit = 0;
}
switch(type,
    '%' = {format <- paste("%.", digit, "f%", type, sep='');num <- 100},
    'f' = {format <- paste("%.", digit, type, sep='');num <- 1},
    cat(type, "is not a recognized type\n")
)
sprintf(format, num * data)
}

Answer 9

यह फ़ंक्शन स्तंभों द्वारा डेटा को प्रतिशत में बदल सकता है

percent.colmns = function(base, columnas = 1:ncol(base), filas = 1:nrow(base)){
    base2 = base
    for(j in columnas){
        suma.c = sum(base[,j])
        for(i in filas){
            base2[i,j] = base[i,j]*100/suma.c
        }
    }
    return(base2)
}

Comments

बुनियादी अंकगणित सदिश है --- लूप के लिए आंतरिक अक्षम और अनावश्यक है। से बदला जा सकता है base2[, j] = base[ , j] * 100 / suma.c। यह भी ध्यान देने योग्य है कि यह बिल्कुल सवाल का जवाब नहीं है ... सवाल 0.5"50.0%" की तरह कुछ प्रारूपण करने के बारे में है, गणना करने के बारे में नहीं ...

— ग्रेगर थॉमस

Answer 10

tidyverseसंस्करण इस प्रकार है:

> library(tidyverse)

> set.seed(1)
> m <- runif(5)
> dt <- as.data.frame(m)

> dt %>% mutate(perc=scales::percent(m,accuracy=0.001))
          m    perc
1 0.2655087 26.551%
2 0.3721239 37.212%
3 0.5728534 57.285%
4 0.9082078 90.821%
5 0.2016819 20.168%

हमेशा की तरह सुथरा लग रहा है।