Question

要一次获得一列或多列的快速频率（制表），我可以使用tabyl函数，如下所示：

library(janitor)
library(tidyverse)

#tabulate one column at a time
iris %>% 
  tabyl(Petal.Width)

#tabulate multiple columns at once using map
iris %>% 
  select(Petal.Width, Petal.Length) %>% 
  map(tabyl)

我正在尝试复制这两种情况，但是通过分组变量Species来输出输出。我想要最简单的解决方案，并且想尝试使用更新的group_split和group_map命令。

我已经能够以数据帧格式生成类似类型的输出（尽管对于多个变量，tabyl生成的简单列表正是我想要的）：

#works 
iris %>%
  group_by(Species) %>%
  nest() %>% 
  mutate(out = map(data, ~ tabyl(.x$Petal.Width) %>% 
                     as_tibble)) %>% 
  select(-data) %>%
  unnest

这行得通，但是我想它可能会更简单一些，例如我的列方法，我正在为每个分组变量的一列考虑类似的事情：

#by group for one column
iris %>% 
  group_by(Species) %>% 
  group_split() %>% 
  map(~tabyl(Petal.Width))

对于多列，我不确定是否需要此处的选择行？也许group_map可以将其简化为一行？

#by group for multiple columns
iris %>% 
  #do i need to select grouping variable and variables of interest?
  select(Species, Petal.Width, Petal.Length) %>% 
  group_by(Species) %>% 
  group_split() %>% 
  map(~tabyl())   #could I use group_map and select the columns at once?

有什么建议吗？

Answer 1

  iris %>% 
       #use split(.$Species) if you need a list with names 
       group_split(Species) %>% 
       map(~imap(.x %>%select(Species, Petal.Width, Petal.Length), 
                  function(x,y){
                          out <-tabyl(x)
                          colnames(out)[1]=y
                          out}))

如果您需要第一列的默认列名称，则可以执行iris %>% group_split(Species) %>% map(~map(.x, tabyl))

通过使用group_split和group_map将变量分组来使用tabyl制表

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