如何解决分类变量的频率表作为R
我想创建所有分类变量的频率表作为R中的数据框。我想找到每个调查响应的频率和百分比（按条件分组以及总频率）。我想将其生成为数据框。
仅对一个变量（“ q1”）计数所需频率的示例。我希望数据中的大多数变量具有相似的频率计数：
我有这样的数据。实际数据还有更多的分类变量。
library(readr)
data_in <- read_table2("treatment_cur q13_3 q14_1 q14_2 q14_3 q14_4 q14_5 q14_6 q14_7 q14_8 q14_9 q14_10 q14_11 q14_12 q14_13 q14_14 q14_15
Control 3 2 3 6 5 6 6 6 4 5 5 5 4 6 6 5
Control 2 4 5 6 5 6 5 5 6 4 5 5 6 5 4 6
Treatment 3 1 2 6 4 6 5 4 6 4 6 1 5 6 4 6
Control 3 2 3 6 4 6 6 6 6 6 6 6 6 5 5 6
Control NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
Control 4 6 5 6 5 6 5 6 6 5 1 1 6 5 5 6
Control 3 3 2 2 3 3 6 6 4 6 5 5 3 6 6 2
Treatment 2 3 2 3 1 3 1 1 1 3 3 3 3 3 3 1
Control 3 5 5 6 3 6 3 3 3 2 2 1 4 2 3 4
Control 2 1 1 1 1 1 4 4 1 1 1 1 1 4 4 2
Control 4 3 4 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6
Control 4 2 6 6 4 6 5 6 6 5 6 5 6 6 6 6
Control 2 2 3 3 2 3 5 6 5 3 3 3 3 5 3 2
Control 3 2 4 3 4 5 4 4 5 3 3 5 4 5 5 4
Treatment 2 2 2 2 2 3 1 1 2 2 3 2 3 3 2 3
Control 4 3 3 3 5 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6
Treatment 2 1 3 3 2 1 3 4 2 2 3 3 2 3 3 3
Treatment 4 2 6 4 4 2 3 5 4 5 1 1 5 4 4 5
Control 3 3 3 4 4 4 4 5 3 2 5 4 5 5 4 4
Control 4 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 5 6 6 5
Control 2 2 3 6 2 5 1 2 4 4 1 1 6 4 4 6
Treatment 4 3 3 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6
Treatment 4 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6
Treatment 1 1 2 4 4 4 1 1 1 1 1 1 6 1 1 6
Treatment 3 2 3 3 2 6 6 6 6 3 3 2 4 5 5 6
Control 2 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 2 2 1
Control 1 3 3 3 1 1 5 5 2 4 5 5 4 1 2 5
Treatment 3 4 4 5 5 4 4 4 3 5 3 4 4 6 6 5
Control NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
Control 2 2 4 6 2 4 2 2 3 5 4 4 4 3 3 5
Treatment 1 1 2 1 1 1 1 1 6 1 1 1 6 2 3 6
Treatment 2 6 1 4 4 1 1 2 2 2 1 2 1 2 2 2
Treatment 3 3 4 4 4 6 6 5 4 6 3 5 5 6 6 4
Treatment 2 1 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3
Control 4 3 4 6 4 6 4 5 6 3 4 4 6 6 4 6
Control 4 4 3 6 2 5 2 2 4 3 1 6 5 5 5 5
Control NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
Treatment 2 3 3 6 5 6 1 2 6 5 4 4 5 5 5 6
Control 4 6 6 6 6 6 5 5 5 5 5 6 5 5 5 5
Treatment 2 1 1 3 1 3 4 4 4 4 1 4 3 4 4 4
Treatment 2 1 3 3 3 3 4 6 5 4 5 5 4 6 6 5
Control 4 6 6 6 6 6 5 5 5 6 6 5 5 5 6 6
Control NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
Control 4 2 2 4 2 4 6 6 6 6 4 6 5 6 6 5
Control 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
Treatment 3 4 2 5 5 5 6 5 5 5 5 5 5 6 6 6
Control NA 2 4 4 4 4 4 3 4 6 4 5 4 6 4 4
Control 2 2 2 3 1 3 4 1 1 1 2 1 3 3 3 3
Treatment 2 2 2 3 2 2 3 3 2 2 2 2 2 2 2 2
Control 3 3 3 6 6 6 6 6 6 6 5 6 6 6 6 6
Treatment 2 1 2 2 2 1 2 2 1 1 2 1 2 2 1 3
Treatment 4 5 5 6 6 5 5 6 5 5 4 5 5 4 4 5
Control 3 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Treatment 3 3 4 4 4 6 3 2 5 3 2 2 5 6 5 6
Control 4 4 3 3 6 3 6 6 3 2 4 4 4 4 4 4
Treatment 4 1 3 4 4 4 5 6 6 6 6 6 6 6 6 6
Control 4 4 5 6 5 5 4 6 6 6 6 5 6 6 6 6
Treatment 3 3 4 6 6 6 6 6 5 6 6 5 4 6 6 4
Control 4 4 6 6 4 6 6 6 6 4 4 3 5 6 6 6
Control 4 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6
Treatment 4 5 5 6 6 6 6 6 5 5 6 6 5 5 6 6
Treatment 4 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6
Control 2 1 2 1 1 1 1 3 1 4 4 1 1 1 1 1
Treatment 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
Treatment 4 6 5 5 5 5 5 6 5 4 5 4 4 5 5 4
Treatment 4 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6
Control 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4
Treatment 4 5 6 6 6 5 6 6 6 5 6 6 6 6 6 6
Control 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Treatment 3 3 2 5 4 4 5 6 6 4 5 5 4 5 4 6
Treatment 4 5 4 4 4 5 5 6 4 5 4 3 6 6 6 6
Control 1 2 3 2 1 4 1 1 3 1 3 3 3 3 4 4
Control 3 6 6 6 6 6 5 1 5 6 5 6 6 6 6 6
Control 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
Control 4 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
")
我当前的解决方案太复杂了。如果我想知道q13_3：q14_9中变量的频率，我知道我可以做这样的事情来找到它：
library(tables)
varList <- 2:11
data_in[varList] <- lapply(data_in[varList],factor,exclude = NULL)
lapply(varList,function(x,df,byVar){
tabular((Factor(df[[x]],paste(colnames(df)[x])) + 1) ~ ((Factor(df[[byVar]],paste(byVar)))*((n=1) + Percent("col"))),data= df)
},data_in,"treatment_cur")
下面是我当前输出的摘要。问题在于，输出是无法导出到单个excel工作表的列表的列表。我必须手动将所有内容从控制台复制到Excel文件中。
treatment_cur
Control Treatment
q14_8 n Percent n Percent
1 6 13.953 4 12.50
2 4 9.302 4 12.50
3 5 11.628 2 6.25
4 6 13.953 4 12.50
5 5 11.628 7 21.88
6 13 30.233 11 34.38
NA 4 9.302 0 0.00
All 43 100.000 32 100.00
[[10]]
treatment_cur
Control Treatment
q14_9 n Percent n Percent
1 6 13.953 4 12.50
2 6 13.953 4 12.50
3 4 9.302 4 12.50
4 6 13.953 5 15.62
5 5 11.628 8 25.00
6 12 27.907 7 21.88
NA 4 9.302 0 0.00
All 43 100.000 32 10
这很好，但是我想：
- 同时在每个列中找到每个变量值（处理+条件）的总频率（如上图所示）；
- 我不喜欢用于生成此输出的功能。我想将其导出到excel文件中，但是由于此输出实际上是列表列表（无法导出到excel），因此我发现将这些值从控制台复制并粘贴到excel中非常麻烦。我想要找到这些频率的更简单方法！当然，R有更好的方法可以做到这一点...
非常感谢任何帮助！
解决方法
一种实现方法是使用gtsummary包进行探索。
使用上面的代码，您可以轻松地生成带有计数和百分比的表格：
library(gtsummary)
library(readr)
library(flextable)
tbl_summary(data_in,by = "treatment_cur") %>%
add_overall() %>%
as_flex_table() %>%
flextable::save_as_docx(.,path = "G:/test.docx")
如果您只是运行：
tbl_summary(data_in,by = "treatment_cur") %>%
add_overall()
您将看到它为您生成的表。之后需要额外的代码，因此可以将其导出到docx文件。从那里，您可以将其复制到excel。这将生成您请求的计数，您可以确定它是否是更简单的实现。
另一种替代方法是直接写入csv文件：
tbl_summary(data_in,by = "treatment_cur") %>%
add_overall() %>%
as_tibble() %>%
readr::write_csv( .,path = "G:/test.csv")
或 如果确实需要将所有内容放在单独的列中，则可以将n和percents分成两个表，将它们合并，然后写入csv。
#keep counts only
ncount <- tbl_summary(data_in,by = "treatment_cur",statistic = all_categorical()~ "{n}") %>%
add_overall()
#keep pcts only
pctdata <- tbl_summary(data_in,statistic = all_categorical()~ "{p}%") %>%
add_overall()
#combine and output
tbl_merge(list(ncount,pctdata)) %>%
as_tibble() %>%
readr::write_csv(.,"G:/test2.csv")
编辑： 解决此问题的另一种方法是使用janitor软件包。您可以很容易地修饰计数和百分比，并将数据集合并在一起。之后，很容易导出到csv / Excel。这里的一个缺点是，您必须遍历变量以获取每个变量的表，然后将它们组合在一起，但是下面的代码是创建它的一个很好的开始：
library(janitor)
datatry <- data_in %>%
janitor::tabyl( q13_3,treatment_cur) %>%
adorn_totals("col") %>%
adorn_totals("row")
datatry2 <- data_in %>%
janitor::tabyl( q13_3,treatment_cur) %>%
janitor::adorn_percentages(denominator = 'col') %>%
adorn_totals("row") %>%
adorn_totals("col") %>%
mutate(Total = ifelse(is.na(q13_3),Total,ifelse(q13_3 == 'Total',1,Total)))
datatry3 <- inner_join(datatry,datatry2,by = 'q13_3') %>%
mutate(variable ='q13_3')
假设您如上所述构建了data_in：
library(dplyr)
library(purrr)
# reformat
tt <- data_in$treatment_cur
data_in$treatment_cur <- NULL
data_in %>% map(function(a)
{
ret <- data.frame(Treatment.n=rep(0,6),Control.n=rep(0,6))
b <- table(a[tt=="Treatment"])
ret[names(b),"Treatment.n"] <- b
b <- table(a[tt=="Control"])
ret[names(b),"Control.n"] <- b
ret$Treatment.percent <- ret$Treatment.n / sum(ret$Treatment.n)
ret$Control.percent <- ret$Control.n / sum(ret$Control.n)
ret
}) %>% do.call(what=cbind)
假设答案数据为\ 1..6，并且NA被忽略。
版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点与技术仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 dio@foxmail.com 举报，一经查实，本站将立刻删除。