迭代 R 中交叉表的指定列

Iterate over specified columns for crosstabs in R

我正在寻找 运行 同一数据集中的几十个交叉表,并具有一组结果变量。我有一个函数可以给我想要的交叉表:

second_table = function(dat, variable1, variable2){
  
  dat %>% 
  tabyl({{variable1}}, {{variable2}}, show_na = FALSE) %>% 
  adorn_percentages("row") %>% 
  adorn_pct_formatting(digits = 1) %>% 
  adorn_ns() 
  
}

以 mtcars 数据集为例,该函数为我提供了我想要的单个变量:

cars = datasets::mtcars

second_table(cars, cyl, vs)

不过,我真正想要的是创建许多这样的表,其中 dat = cars 和 variable2 = vs 参数保持不变,但使用几个不同的列作为 variable1 参数。出于本示例的目的,假设它是以下 4 个变量:

variables = c("cyl", "am", "gear", "carb")

我不确定 purrr 包中的 map 函数是否是执行此操作的最佳方法,但我一直在尝试使用 map 和相关函数(如 map_at)进行各种不同的尝试,但均未成功。 如果有办法用 purrr 做到这一点,那么我更愿意这样做,但我愿意接受任何建议。我真的不在乎输出是什么样子,只是我不需要多次复制和粘贴代码就可以获得我需要的所有交叉表。

非常感谢任何帮助!

由于您的数据集和第二个变量是固定的,您可以像这样简化过程:

library(tidyverse)
library(janitor)

imap(set_names(c("cyl", "am", "gear", "carb")), ~ mtcars %>%
       tabyl(!!rlang::sym(.x), vs, show_na = F) %>% 
       adorn_percentages("row") %>% 
       adorn_pct_formatting(digits = 1) %>% 
       adorn_ns() 
)

输出

$cyl
 cyl           0          1
   4   9.1%  (1) 90.9% (10)
   6  42.9%  (3) 57.1%  (4)
   8 100.0% (14)  0.0%  (0)

$am
 am          0         1
  0 63.2% (12) 36.8% (7)
  1 46.2%  (6) 53.8% (7)

$gear
 gear          0          1
    3 80.0% (12) 20.0%  (3)
    4 16.7%  (2) 83.3% (10)
    5 80.0%  (4) 20.0%  (1)

$carb
 carb          0          1
    1   0.0% (0) 100.0% (7)
    2  50.0% (5)  50.0% (5)
    3 100.0% (3)   0.0% (0)
    4  80.0% (8)  20.0% (2)
    6 100.0% (1)   0.0% (0)
    8 100.0% (1)   0.0% (0)

我使用 purrr::imappurrr::set_names(技术上来自 rlang 包)在输出列表中保留变量名称。

如果你想重用你的函数,你必须做一个小改动:

library(rlang)

second_table2 = function(dat, variable1, variable2){
  variable1 <- sym(variable1)
  
  dat %>% 
    tabyl(!!variable1, {{variable2}}, show_na = FALSE) %>% 
    adorn_percentages("row") %>% 
    adorn_pct_formatting(digits = 1) %>% 
    adorn_ns() 
  
}

我检查过它运行良好,可能具有更好的可读性:

R> map(variables, ~second_table2(cars, .x, vs))
[[1]]
 cyl           0          1
   4   9.1%  (1) 90.9% (10)
   6  42.9%  (3) 57.1%  (4)
   8 100.0% (14)  0.0%  (0)

[[2]]
 am          0         1
  0 63.2% (12) 36.8% (7)
  1 46.2%  (6) 53.8% (7)

[[3]]
 gear          0          1
    3 80.0% (12) 20.0%  (3)
    4 16.7%  (2) 83.3% (10)
    5 80.0%  (4) 20.0%  (1)

[[4]]
 carb          0          1
    1   0.0% (0) 100.0% (7)
    2  50.0% (5)  50.0% (5)
    3 100.0% (3)   0.0% (0)
    4  80.0% (8)  20.0% (2)
    6 100.0% (1)   0.0% (0)
    8 100.0% (1)   0.0% (0

当然,您可以使用@LMc 的重要建议来增加信息量。

HTH.