在 R 中使用 gtsummary 的复杂摘要 table
Complex summary table using gtsummary in R
我在数据集中选择了几列,我想使用 gtsummary 制作一个 table。我遇到了一些问题,但不确定如何解决。
部分可复现数据在这里
structure(list(country = c("SGP", "JPN", "THA", "CHN", "JPN",
"CHN", "CHN", "JPN", "JPN", "JPN"), Final_Medal = c(NA, NA, NA,
NA, NA, "GOLD", NA, NA, NA, NA), Success = c(0, 0, 0, 0, 0, 1,
0, 0, 0, 0)), row.names = c(NA, 10L), class = "data.frame")
看起来像这样:
country Final_Medal Success
SGP NA 0
JPN NA 0
THA NA 0
Final_Medal 包含 NA、GOLD、SILVER 和 BRONZE
成功包含0和1
我想要的输出只是按国家分组并计算每个国家的奖牌数和成功数。
期望输出:
Country GOLD Silver Bronze Success Total_Entry
SGP 5 2 10 17 50
JPN 4 3 5 12 60
CHN 5 2 6 13 60
成功只计为 1,Total_Entry 我希望它被包括在 0 或 1 中无关紧要
我有一个看起来像这样的代码,但它不起作用,我不确定需要做什么。
library(gtsummary)
example%>%tbl_summary(
by = country,
missing = "no" # don't list missing data separately
) %>%
bold_labels()
您可以在 dplyr
中进行汇总并使用 gt
/gtsummary
进行显示。
library(dplyr)
library(gt)
df %>%
group_by(country) %>%
summarise(Gold = sum(Final_Medal == 'GOLD', na.rm = TRUE),
Silver = sum(Final_Medal == 'SILVER', na.rm = TRUE),
Bronze = sum(Final_Medal == 'BRONZE', na.rm = TRUE),
Success = sum(Success),
Total_Entry = n()) %>%
gt()
我在数据集中选择了几列,我想使用 gtsummary 制作一个 table。我遇到了一些问题,但不确定如何解决。
部分可复现数据在这里
structure(list(country = c("SGP", "JPN", "THA", "CHN", "JPN",
"CHN", "CHN", "JPN", "JPN", "JPN"), Final_Medal = c(NA, NA, NA,
NA, NA, "GOLD", NA, NA, NA, NA), Success = c(0, 0, 0, 0, 0, 1,
0, 0, 0, 0)), row.names = c(NA, 10L), class = "data.frame")
看起来像这样:
country Final_Medal Success
SGP NA 0
JPN NA 0
THA NA 0
Final_Medal 包含 NA、GOLD、SILVER 和 BRONZE 成功包含0和1 我想要的输出只是按国家分组并计算每个国家的奖牌数和成功数。
期望输出:
Country GOLD Silver Bronze Success Total_Entry
SGP 5 2 10 17 50
JPN 4 3 5 12 60
CHN 5 2 6 13 60
成功只计为 1,Total_Entry 我希望它被包括在 0 或 1 中无关紧要
我有一个看起来像这样的代码,但它不起作用,我不确定需要做什么。
library(gtsummary)
example%>%tbl_summary(
by = country,
missing = "no" # don't list missing data separately
) %>%
bold_labels()
您可以在 dplyr
中进行汇总并使用 gt
/gtsummary
进行显示。
library(dplyr)
library(gt)
df %>%
group_by(country) %>%
summarise(Gold = sum(Final_Medal == 'GOLD', na.rm = TRUE),
Silver = sum(Final_Medal == 'SILVER', na.rm = TRUE),
Bronze = sum(Final_Medal == 'BRONZE', na.rm = TRUE),
Success = sum(Success),
Total_Entry = n()) %>%
gt()