首先，筛选出需要的列：

data <- data2[,which(colnames(data2) %in% c("产品分类", "期数", "逾期月数"))] 产品分类 期数 逾期月数 委托贷款 24 1 委托贷款 36 1 担保贷款 24 2 委托贷款 24 2 信用贷款 36 4 担保贷款 24 3 信用贷款 24 1 委托贷款 36 3 担保贷款 24 2

现在希望得到每种产品种类在不同期数时

逾期月数的占比，使用table函数：

#freq <- table(data)freq1 <- table(data[which(data$逾期月数 == 1),])

如果希望算出的频数参与后续的计算

那么需要把table格式的数据转化成本人比较熟悉的数据框格式：

table1 <- as.data.frame(matrix(freq1[1:length(freq1)],nrow = length(row.names(freq1)), ncol = length(colnames(freq1))))row.names(table1) <- row.names(freq1)colnames(table1) <- colnames(freq1)

如果希望算出频率

而不是频数的话，需要用到函数prop.table:

table2 <- prop.table(freq1)

函数的参数1代表行，2代表列。

补充：r语言画频数分布直方图和频率分布直方图

画频率分布直方图

纵坐标名字为frequency，频数直方图。

则使用：

hist(x,freq=T)

纵坐标名字为density，频率直方图。

则使用：

hist(x,freq=F)hist(audit1[,1],col='white',freq=T)

以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。如有错误或未考虑完全的地方，望不吝赐教。