Question

我知道这很容易在SAS中完成，但我似乎无法弄清楚如何在R中完成这一切。因此，我试图创建一个包含所有的多路比例表n路。我的意思是 -

我知道如何得到这样的东西（这是一个例子）：

prop_table<-as.data.frame(prop.table(table(df$Variable1,df$Variable2),1))   
view(prop_table)

    VariableA VariableB Freq  
    x1         y1        0.5   
    x2         y1        0.75  
    x1         y2        0.5 
    x2         y2        0.25

但我也想要单向比例......就像这样：

VariableA VariableB Freq  
x1                   0.2  
x2                   0.8  
x1         y1        0.5  
x2         y1        0.75  
x1         y2        0.5  
x2         y2        0.25

有没有办法在不单独创建单向，双向... N路表并将它们全部附加的情况下执行此操作？

Answer 1

我不知道任何可以为你做所有组合的内置函数，但是编写自己的代码行不是太多。这是一个这样的功能

nprop.table <- function(x) {
  tbls <- Map(function(n) {do.call("table", list(bquote(x[,1:.(n), drop=FALSE]), 
      dnn=bquote(names(x)[1:.(n)])) )}, ncol(df):1)
  props <- Map(function(x) as.data.frame(prop.table(x,if(length(dim(x))>1){1} else {numeric(0)})), tbls)
  dplyr::bind_rows(props)
}

我们可以用

运行它

df <- expand.grid(Variable1=c("x1","x2"), Variable2=c("y1","y2"))[rep(1:4, c(10,60,10,20)),]
nprop.table(df)
#   Variable1 Variable2 Freq
# 1        x1        y1 0.50
# 2        x2        y1 0.75
# 3        x1        y2 0.50
# 4        x2        y2 0.25
# 5        x1      <NA> 0.20
# 6        x2      <NA> 0.80

它使用您传入的data.frame的所有列。因此，如果您有三列，它仍然可以正常工作

nsamp <- function(x, n) sample(x, n, replace=T)
df <- data.frame(Var1=nsamp(letters[1:3], 50), 
   Var2=nsamp(letters[4:6], 50), 
   Var3=nsamp(letters[7:8], 50))
nprop.table(df)

Answer 2

我认为这会让你大部分都在那里：

library(janitor)
library(dplyr) # for the %>% pipe
mtcars %>%
  crosstab(cyl, am) %>%
  adorn_crosstab(denom = "row", show_totals = TRUE) 

#>     cyl          0          1
#> 1     4 27.3%  (3) 72.7%  (8)
#> 2     6 57.1%  (4) 42.9%  (3)
#> 3     8 85.7% (12) 14.3%  (2)
#> 4 Total 59.4% (19) 40.6% (13)

要将其添加到您的双栏表单中，您可以使用添加来自tidyr的gather行：

library(tidyr)
mtcars %>%
  crosstab(cyl, am) %>%
  adorn_crosstab(denom = "row", show_totals = TRUE) %>%
  gather(am, proportion, -cyl)
#>     cyl am proportion
#> 1     4  0 27.3%  (3)
#> 2     6  0 57.1%  (4)
#> 3     8  0 85.7% (12)
#> 4 Total  0 59.4% (19)
#> 5     4  1 72.7%  (8)
#> 6     6  1 42.9%  (3)
#> 7     8  1 14.3%  (2)
#> 8 Total  1 40.6% (13)

R比例表包括所有N种方式？

2 个答案: