计算表中的出现次数并在 rmarkdown 中显示，可扩展性 [重复]答案

【问题标题】：Count occurences in table and show in rmarkdown, scalability [duplicate]计算表中的出现次数并在 rmarkdown 中显示，可扩展性 [重复]
【发布时间】：2018-05-18 08:05:39
【问题描述】：

我们以下面的数据框为例：

df <- data.frame(state = c('up', 'up', 'up', 'down', 'down', 'up', 'down', 'down'), type = c('A', 'A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'B'))

要计算 A/B 和 up/down 的每种可能组合出现的次数，我会执行以下操作：

a1 <- nrow(subset(subset(df, state == 'up'), type == 'A'))
a2 <- nrow(subset(subset(df, state == 'down'), type == 'A'))
a3 <- nrow(subset(subset(df, state == 'up'), type == 'B'))
a4 <- nrow(subset(subset(df, state == 'down'), type == 'B'))

为了在 Rmarkdown 表中显示这一点，我将执行以下操作：

| State/type     |   A    |    B   | 
|:--------------:|:------:|:------:|
| Up             | `r a1` | `r a3` |
| Down           | `r a2` | `r a4` |

我的问题是：有没有更好的方法来做到这一点？当您有许多因素组合并且规模很差时，这种方法会变得非常乏味。

【问题讨论】：

做什么？计算出现次数或在表格中显示它们？这是两个截然不同的问题。
要计算出现次数，下面发布的table 解决方案似乎是正确的方法。很抱歉有歧义。

标签： r dataframe r-markdown

【解决方案1】：

我们可以使用table

tbl <- table(df)

并将其转换为data.frame

as.data.frame.matrix(tbl)

或者如果我们也需要“状态”列（而不是上面的行名）

library(tidyverse)
count(df, state, type) %>% 
              spread(type, n)

在rmarkdown中，上面可以作为

```{r echo = FALSE, include = FALSE, cache=FALSE}
df <- data.frame(state = c('up', 'up', 'up', 'down', 'down', 'up', 
   'down', 'down'), type = c('A', 'A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'B'))
library(dplyr)
library(tidyr)
library(kableExtra)
out <- count(df, state, type) %>% 
              spread(type, n)

```



```{r code1, results = 'asis', echo = FALSE}
kable(out, "html") %>%
  kable_styling()
```

【讨论】：