如何编写用于计算数字和分类变量的描述统计量的函数？

Question

我有以下示例数据：

ID GLUC TGL HDL LDL HRT MAMM SMOKE

A   88   NA  32  99   Y   NA never

B   NA   150 60  NA  NA   no never

C   110   NA NA 120   N   NA    NA

D   NA   200 65 165  NA  yes never

我需要编写一个用于数字变量的函数，计算均值，中位数，STD并计算缺失值（NMiss）的数量。对于字符变量，我需要将变量每个级别的计数表制成表格，并计算缺失值的数量。

我想要的结果是一个长度为2的列表。列表的每个组成部分都是包含统计信息的数据框或NULL值，如下所示：

table1 (dat=patient, numvar=c("TGL", "HDL", "LDL"), 
charvar=c("HRT", "MAMM"))

$numericStats

varName    MEAN  MEDIAN       SD  NMiss

TGL   180.66667   180.0 23.03620      4

HDL    55.66667    62.5 19.00175      4

LDL   160.28571   165.0 40.06126      3


$FactorStats

varName group count

    HRT    N      2

           Y      3

       NMiss      5

   MAMM   no      2

         yes      4

       NMiss      4

我到目前为止所拥有的功能：

table1 <- function(dat, varlist){

if (!all(is.element(varlist, names(dat))))

stop ("One or more of the variables are not in the data.")

result <- matrix(numeric(length(varlist)*5), nrow = length(varlist))

for (i in 1:length(varlist)){

var_select <- dat[[varlist[i]]]

mean_value <- round(mean(var_select, na.rm=T),2)

median_value = round(median(var_select, na.rm=T),2)

SD <- round(sd(var_select, na.rm=T),2)

N <- length(var_select[!is.na(var_select)])

N_miss <- length(var_select[is.na(var_select)])

result[i,] <- c(mean_value, median_value, SD, N, N_miss) + }

colnames(result) <- c("Mean", "Median", "SD", "N", "N_miss")

rownames(result) <- varlist

return(result)

}

我不知道如何在我的职能中包括分类因素。任何帮助将不胜感激。