如何获取df中所有分类变量的频率和百分比答案

【问题标题】：How to obtain freqs & percentages for all categorical vars in df如何获取df中所有分类变量的频率和百分比
【发布时间】：2021-11-18 23:18:03
【问题描述】：

我的 df，Chap3，有大约 50 个分类变量。我想为每个包含百分比的分类变量生成一个频率表。下面的代码适用于单个 var bsex，但我无法弄清楚如何对所有分类变量重复它。曾尝试使用 apply 的变体，使用 select_if(is.factor) 等，但无济于事。

    Chap3 %>% 
        count(bsex) %>% 
        mutate(percent = round(n / sum(n) * 100,1))

【问题讨论】：

标签： r percentage frequency-analysis

【解决方案1】：

我们可以使用来自base R的table/proportions

proportions(table(stack(type.convert(Chap3[-1], as.is = TRUE))), 2)
      ind
values bsex csex
     0  0.4  0.5
     1  0.6  0.5

数据

Chap3 <- structure(list(id = 1:10, bsex = structure(c(2L, 2L, 2L, 1L, 
2L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L), .Label = c("0", "1"), class = "factor"), 
    csex = structure(c(1L, 1L, 1L, 2L, 1L, 2L, 1L, 2L, 2L, 2L
    ), .Label = c("0", "1"), class = "factor")), class = "data.frame", row.names = c(NA, 
-10L))

【讨论】：

@Zan 如果答案有帮助，请随时单击左侧的复选标记接受答案。每个帖子只能接受一个答案。参考 - stackoverflow.com/help/someone-answers

【解决方案2】：

对于这种情况，最好获取长格式的分类数据。

library(dplyr)
library(tidyr)

Chap3 %>%
  pivot_longer(cols = where(is.factor)) %>%
  count(name, value) %>%
  group_by(name) %>%
  mutate(n = round(prop.table(n), 1)) %>%
  ungroup

#   name  value   n
#  <chr> <fct> <dbl>
#1 bsex      0   0.4
#2 bsex      1   0.6
#3 csex      0   0.5
#4 csex      1   0.5

数据

如果您在reproducible format 中提供数据会更容易提供帮助

set.seed(123)
Chap3 <- data.frame(id = 1:10, 
                    bsex = factor(sample(c(1, 0), 10, replace = TRUE)), 
                    csex = factor(sample(c(1, 0), 10, replace = TRUE)))

【讨论】：

对于尝试相同操作的人，我必须添加一些调整以产生精确的频率和百分比。代码如下（对不起我的新手格式错误）：Chap3 %>% pivot_longer(cols = where(is.factor)) %>% count(name, value) %>% group_by(name) %>% mutate(百分比 = round(prop.table(n) *100, 1)) %>% 取消分组