带有arsenal::freqlist()的基础R
问题中的代码使用arsenal::freqlist() 复制来自 SAS PROC FREQ 的输出。不幸的是，当将freqlist() 结果打印为数据框时，第一列始终呈现为Var1，而不管正在打印其频率的实际变量。
一个非常简单的解决方法是在打印之前通过colnames() 函数重命名列。我们可以将其与lapply() 结合起来，为数据框中的多个列创建频率表。
这是一个将 lapply() 与 colnames() 组合在一起的示例，以使用来自 mtcars 数据集的数据重命名多个频率表的 Var1 列，因为 OP 不包含可重现的示例。
library(arsenal)
lapply(c("cyl","am","carb"),function(x,y){
freqs <- freqlist(table(y[x],useNA = "ifany"))
freq_df <- as.data.frame(freqs)
colnames(freq_df)[1] <- x
freq_df
},mtcars)
...和输出：
[[1]]
cyl Freq cumFreq freqPercent cumPercent
1 4 11 11 34.375 34.375
2 6 7 18 21.875 56.250
3 8 14 32 43.750 100.000
[[2]]
am Freq cumFreq freqPercent cumPercent
1 0 19 19 59.375 59.375
2 1 13 32 40.625 100.000
[[3]]
carb Freq cumFreq freqPercent cumPercent
1 1 7 7 21.875 21.875
2 2 10 17 31.250 53.125
3 3 3 20 9.375 62.500
4 4 10 30 31.250 93.750
5 6 1 31 3.125 96.875
6 8 1 32 3.125 100.000
tidyverse 解决方案
但是，我们可以使用dplyr 和tidyr 的组合生成本质上与freqlist() 相似的输出。首先，我们选择我们想要制表的列，然后我们转换为窄格式的整洁数据。接下来，我们summarise() 对每个变量的每个值进行计数，并计算累积频率和百分比。
mtcars %>% mutate(model = rownames(.)) %>%
group_by(model) %>% select(model,cyl,carb,am) %>%
pivot_longer(.,-model,names_to = "variable",values_to = "value") %>%
mutate(count = 1) %>% group_by(variable,value) %>%
summarise(freq = sum(count)) %>% group_by(variable) %>%
mutate(cumFreq = cumsum(freq),
pct = freq / sum(freq) * 100,
cumPct = cumsum(pct)) -> freqData
我们使用filter() 打印每个变量的行。
> freqData %>% filter(variable == "am")
# A tibble: 2 x 6
# Groups: variable [1]
variable value freq cumFreq pct cumPct
<chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
1 am 0 19 19 59.4 59.4
2 am 1 13 32 40.6 100
> freqData %>% filter(variable == "cyl")
# A tibble: 3 x 6
# Groups: variable [1]
variable value freq cumFreq pct cumPct
<chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
1 cyl 4 11 11 34.4 34.4
2 cyl 6 7 18 21.9 56.2
3 cyl 8 14 32 43.8 100
> freqData %>% filter(variable == "carb")
# A tibble: 6 x 6
# Groups: variable [1]
variable value freq cumFreq pct cumPct
<chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
1 carb 1 7 7 21.9 21.9
2 carb 2 10 17 31.2 53.1
3 carb 3 3 20 9.38 62.5
4 carb 4 10 30 31.2 93.8
5 carb 6 1 31 3.12 96.9
6 carb 8 1 32 3.12 100
>
对打印数据的代码稍作调整，我们可以删除variable 列，并用原始变量名重命名value 列。正如我们对arsenal 解决方案所做的那样，我们可以使用lapply() 使用分类变量列表自动执行此操作。
lapply(c("am","cyl","carb"),
function(x){
colnames(freqData)[2] <- x
y <- freqData[freqData$variable == x,][,-1]
rownames(y) <- NULL
y
})
...和输出：
[[1]]
am freq cumFreq pct cumPct
1 0 19 19 59.375 59.375
2 1 13 32 40.625 100.000
[[2]]
cyl freq cumFreq pct cumPct
1 4 11 11 34.375 34.375
2 6 7 18 21.875 56.250
3 8 14 32 43.750 100.000
[[3]]
carb freq cumFreq pct cumPct
1 1 7 7 21.875 21.875
2 2 10 17 31.250 53.125
3 3 3 20 9.375 62.500
4 4 10 30 31.250 93.750
5 6 1 31 3.125 96.875
6 8 1 32 3.125 100.000
最后，我们可以通过引入knitr::kable() 来改进输出的外观。
library(knitr)
atable <- freqData %>% filter(variable == "am") %>% rename(.,am = value) %>% select(-variable)
kable(atable)
| am| freq| cumFreq| pct| cumPct|
|--:|----:|-------:|------:|-------:|
| 0| 19| 19| 59.375| 59.375|
| 1| 13| 32| 40.625| 100.000|
在 Web 浏览器（或 R Markdown 文档）中呈现时，结果如下所示。
作为参考，SAS 等效项如下所示：
filename cars "/folders/myfolders/data/mtcars.csv";
data mtcars;
infile cars dlm="," firstobs = 2;
input car $ mpg cyl disp hp drat wt qsec vs am gear carb;
run;
proc freq data = mtcars;
tables cyl am carb / missing list;
run;
...和输出：