解决这个问题的方法有很多，这里有一个

with(dat, ave(y, x, FUN = function(x) x/sum(x)))
## [1] 0.3750000 0.6666667 0.4444444 0.5555556 0.3333333 0.6250000

还有一种可能

library(data.table)
setDT(dat)[, z := y/sum(y), by = x]
dat
#    x y         z
# 1: 1 3 0.3750000
# 2: 2 4 0.6666667
# 3: 3 4 0.4444444
# 4: 3 5 0.5555556
# 5: 2 2 0.3333333
# 6: 1 5 0.6250000

这是第三个

library(dplyr)
dat %>%
  group_by(x) %>%
  mutate(z = y/sum(y))

# Source: local data frame [6 x 3]
# Groups: x
# 
#   x y         z
# 1 1 3 0.3750000
# 2 2 4 0.6666667
# 3 3 4 0.4444444
# 4 3 5 0.5555556
# 5 2 2 0.3333333
# 6 1 5 0.6250000

以下是一些碱基R溶液：

• • 1）属性表**将基本prop.table函数与ave一起使用，如下所示：

transform(dat, z = ave(y, x, FUN = prop.table))

给出：

x y         z
1 1 3 0.3750000
2 2 4 0.6666667
3 3 4 0.4444444
4 3 5 0.5555556
5 2 2 0.3333333
6 1 5 0.6250000

• • 2）总和**这也适用于：

transform(dat, z = y / ave(y, x, FUN = sum))

当然，人们用SQL思考也有一种方法，在这种情况下非常罗嗦，但很好地推广到其他类似的问题：

library(sqldf)
dat <- sqldf("
  with sums as (
    select
      x
      ,sum(y) as sy
    from dat
    group by x
  )
  select
    d.x
    ,d.y
    ,d.y/s.sy as z
  from dat d
  inner join sums s
    on d.x = s.x
")