如何在 R 中为一组变量 运行 频率 table 就像你在 SPSS 中说 FREQUENCIES var1 TO var10 一样？
How to run a frequency table in R for a set of variables like you would say FREQUENCIES var1 TO var10 in SPSS?
我正在尝试 运行 R 中的一组频率表，而不必为每个变量编写代码。例如，在 SPSS 中使用 mtcars 数据我会这样：
FREQUENCIES mpg TO vs
它会给我 mpg 和 vs 之间的变量的 8 个频率表。我试图在 R 中使用 summarytools 函数 freq 或 sjPlot 函数 view_df。我可以使用 freq 来完成，但是你必须列出所有变量的名称，而不是使用像 TO 这样的命令。我可以使用 view_df 来做到这一点，但你必须知道变量的列位置（我有数千个变量，所以这是行不通的）。请看看我下面的内容。
#####USING FREQ IN SUMMARY TOOLS
library(summarytools)
freq(mtcars[ ,c("mpg", "cyl", "disp", "hp", "drat", "wt", "qsec", "vs")]) #works fine, but I don't want to have to list the names of all of the variables
#####USING VIEW_DF IN SJPLOT
library(sjPlot)
view_df(mtcars[, c(1:8)], #I want to be able to say c(mpg:vs)
show.na = TRUE,
show.type = TRUE,
show.frq = TRUE,
show.prc = TRUE,
show.string.values = TRUE,
show.id = TRUE)
####A FEW EXTRA STEPS USING THE EXPSS PACKAGE
我知道您可以使用 expss 包中的 %to%。我这里有我自己的数据和变量名，抱歉！
# table with counts
counts = calculate(olbm_na_A, cro(mdset(S06_01_NA %to% S06_99_NA), list("Count")))
# table with percents
percents = calculate(olbm_na_A, cro_cpct(mdset(S06_01_NA %to% S06_99_NA), list("Column, %")))
# combine tables
expss_output_viewer()
(counts %merge% percents)
我希望它能打印出一系列频率表。我希望能够使用一些基本上意味着 var1 到 var10 的命令。我不知道如何执行此 TO 命令。我希望它因您使用的软件包而异。
我认为最简单的方法是使用 grep 和 colnames 按名称 return 变量的列索引。
grep("mpg", colnames(mtcars)) : grep("vs", colnames(mtcars))
首先在 mtcars 的列名中找到 "mpg" 的位置（即 1），然后找到 "vs" 的位置（这是8）。然后，您可以使用 view_df 或 freq 解决方案，如下所示，或者有许多其他方法可以应用它。
freq(mtcars[grep("mpg", colnames(mtcars)) : grep("vs", colnames(mtcars)), ])
view_df(mtcars[, grep("mpg", colnames(mtcars)) : grep("vs", colnames(mtcars))], #I want to be able to say c(mpg:vs)
show.na = TRUE,
show.type = TRUE,
show.frq = TRUE,
show.prc = TRUE,
show.string.values = TRUE,
show.id = TRUE)
expss包中有一个fre函数：
library(expss)
data(mtcars)
mtcars = apply_labels(mtcars,
mpg = "Miles/(US) gallon",
cyl = "Number of cylinders",
disp = "Displacement (cu.in.)",
hp = "Gross horsepower",
drat = "Rear axle ratio",
wt = "Weight (lb/1000)",
qsec = "1/4 mile time",
vs = "Engine",
vs = c("V-engine" = 0,
"Straight engine" = 1),
am = "Transmission",
am = c("Automatic" = 0,
"Manual"=1),
gear = "Number of forward gears",
carb = "Number of carburetors"
)
# as.list is needed to process data.frame as several variables rather than multiple response
calculate(mtcars, fre(as.list(vs %to% carb)))
一般来说，您可以将 calculate 内的 %to% 与任何包中的任何其他函数一起使用。 %to% 简单地 returns data.frame，例如 vs %to% carb 等同于 mtcars[, c("vs", "am", "gear", "carb")]。
sjPlot 示例：
library(sjPlot)
calc(mtcars, view_df(vs %to% carb))
SPSS 风格的频率-table，从 A 到 B，使用 sjmisc-package:
很容易执行
library(sjmisc)
frq(mtcars, mpg:vs)
# output in browser, to copy/paste to Word
frq(mtcars, mpg:vs, out = "b")
参见 ?frq 示例和不同选项，用于选择变量、计算分组数据帧的频率、对具有许多唯一值的变量进行分组等。并且 frq() 也适用于 labeled数据（见一些例子in this vignette）。
sjPlot::view_df() 创建一个代码计划并且对于简单的频率有点过载 - tables，尽管您也可以显示频率。最近 blog-post 展示了一些示例。
已经发布了非常好的解决方案，但这里有一个未被提及的 summarytools::freq() 和 dplyr::select() 的组合：
library(summarytools)
library(dplyr)
data("mtcars")
st_options(freq.ignore.threshold = nrow(mtcars))
mtcars %>% select(mpg:vs) %>% freq()
请注意，我们更改了 summarytools' 选项 freq.ignore.threshold，该选项用于决定在将整个数据帧传递给 freq() 时要忽略哪些变量.具有超过该数量（默认为 25）的不同值的数值变量将被忽略。如果我们将它设置为 mtcars 的行数，我们确保所有变量都将被包括在内。
我正在尝试 运行 R 中的一组频率表，而不必为每个变量编写代码。例如，在 SPSS 中使用 mtcars 数据我会这样：
FREQUENCIES mpg TO vs
它会给我 mpg 和 vs 之间的变量的 8 个频率表。我试图在 R 中使用 summarytools 函数 freq 或 sjPlot 函数 view_df。我可以使用 freq 来完成，但是你必须列出所有变量的名称，而不是使用像 TO 这样的命令。我可以使用 view_df 来做到这一点，但你必须知道变量的列位置（我有数千个变量，所以这是行不通的）。请看看我下面的内容。
#####USING FREQ IN SUMMARY TOOLS
library(summarytools)
freq(mtcars[ ,c("mpg", "cyl", "disp", "hp", "drat", "wt", "qsec", "vs")]) #works fine, but I don't want to have to list the names of all of the variables
#####USING VIEW_DF IN SJPLOT
library(sjPlot)
view_df(mtcars[, c(1:8)], #I want to be able to say c(mpg:vs)
show.na = TRUE,
show.type = TRUE,
show.frq = TRUE,
show.prc = TRUE,
show.string.values = TRUE,
show.id = TRUE)
####A FEW EXTRA STEPS USING THE EXPSS PACKAGE
我知道您可以使用 expss 包中的 %to%。我这里有我自己的数据和变量名，抱歉！
# table with counts
counts = calculate(olbm_na_A, cro(mdset(S06_01_NA %to% S06_99_NA), list("Count")))
# table with percents
percents = calculate(olbm_na_A, cro_cpct(mdset(S06_01_NA %to% S06_99_NA), list("Column, %")))
# combine tables
expss_output_viewer()
(counts %merge% percents)
我希望它能打印出一系列频率表。我希望能够使用一些基本上意味着 var1 到 var10 的命令。我不知道如何执行此 TO 命令。我希望它因您使用的软件包而异。
我认为最简单的方法是使用 grep 和 colnames 按名称 return 变量的列索引。
grep("mpg", colnames(mtcars)) : grep("vs", colnames(mtcars))
首先在 mtcars 的列名中找到 "mpg" 的位置（即 1），然后找到 "vs" 的位置（这是8）。然后，您可以使用 view_df 或 freq 解决方案，如下所示，或者有许多其他方法可以应用它。
freq(mtcars[grep("mpg", colnames(mtcars)) : grep("vs", colnames(mtcars)), ])
view_df(mtcars[, grep("mpg", colnames(mtcars)) : grep("vs", colnames(mtcars))], #I want to be able to say c(mpg:vs)
show.na = TRUE,
show.type = TRUE,
show.frq = TRUE,
show.prc = TRUE,
show.string.values = TRUE,
show.id = TRUE)
expss包中有一个fre函数：
library(expss)
data(mtcars)
mtcars = apply_labels(mtcars,
mpg = "Miles/(US) gallon",
cyl = "Number of cylinders",
disp = "Displacement (cu.in.)",
hp = "Gross horsepower",
drat = "Rear axle ratio",
wt = "Weight (lb/1000)",
qsec = "1/4 mile time",
vs = "Engine",
vs = c("V-engine" = 0,
"Straight engine" = 1),
am = "Transmission",
am = c("Automatic" = 0,
"Manual"=1),
gear = "Number of forward gears",
carb = "Number of carburetors"
)
# as.list is needed to process data.frame as several variables rather than multiple response
calculate(mtcars, fre(as.list(vs %to% carb)))
一般来说，您可以将 calculate 内的 %to% 与任何包中的任何其他函数一起使用。 %to% 简单地 returns data.frame，例如 vs %to% carb 等同于 mtcars[, c("vs", "am", "gear", "carb")]。
sjPlot 示例：
library(sjPlot)
calc(mtcars, view_df(vs %to% carb))
SPSS 风格的频率-table，从 A 到 B，使用 sjmisc-package:
很容易执行library(sjmisc)
frq(mtcars, mpg:vs)
# output in browser, to copy/paste to Word
frq(mtcars, mpg:vs, out = "b")
参见 ?frq 示例和不同选项，用于选择变量、计算分组数据帧的频率、对具有许多唯一值的变量进行分组等。并且 frq() 也适用于 labeled数据（见一些例子in this vignette）。
sjPlot::view_df() 创建一个代码计划并且对于简单的频率有点过载 - tables，尽管您也可以显示频率。最近 blog-post 展示了一些示例。
已经发布了非常好的解决方案，但这里有一个未被提及的 summarytools::freq() 和 dplyr::select() 的组合：
library(summarytools)
library(dplyr)
data("mtcars")
st_options(freq.ignore.threshold = nrow(mtcars))
mtcars %>% select(mpg:vs) %>% freq()
请注意，我们更改了 summarytools' 选项 freq.ignore.threshold，该选项用于决定在将整个数据帧传递给 freq() 时要忽略哪些变量.具有超过该数量（默认为 25）的不同值的数值变量将被忽略。如果我们将它设置为 mtcars 的行数，我们确保所有变量都将被包括在内。