SPSS では、「カスタム テーブル」を使用してカテゴリ変数の要約テーブルを簡単に作成できます。
Rでこれを行うにはどうすればよいですか？
一般的で拡張可能なソリューションが優先され、Plyr および/または Reshape2 パッケージを使用したソリューションが優先されます。
サンプルデータ: (mtcars は R インストールにあります)
df <- colwise(function(x) as.factor(x) ) (mtcars[,8:11])
PS
私の目標は、写真のようにすべてを1 つのテーブルに収めることです。私は何時間も苦労してきましたが、私の試みは非常に貧弱で、コードを投稿してもおそらく質問の理解度は向上しません。
出力を取得する1つの方法ですが、フォーマットは取得しません。
library(plyr)
ldply(mtcars[,8:11],function(x) t(rbind(names(table(x)),table(x),paste0(prop.table(table(x))*100,"%"))))
.id 1 2 3
1 vs 0 18 56.25%
2 vs 1 14 43.75%
3 am 0 19 59.375%
4 am 1 13 40.625%
5 gear 3 15 46.875%
6 gear 4 12 37.5%
7 gear 5 5 15.625%
8 carb 1 7 21.875%
9 carb 2 10 31.25%
10 carb 3 3 9.375%
11 carb 4 10 31.25%
12 carb 6 1 3.125%
13 carb 8 1 3.125%
lapply()と を使用しdo.call()てrbind()ピースをつなぎ合わせるベース R ソリューション:
x <- lapply(mtcars[, c("vs", "am", "gear", "carb")], table)
neat.table <- function(x, name){
xx <- data.frame(x)
names(xx) <- c("Value", "Count")
xx$Fraction <- with(xx, Count/sum(Count))
data.frame(Variable = name, xx)
}
do.call(rbind, lapply(seq_along(x), function(i)neat.table(x[i], names(x[i]))))
結果:
Variable Value Count Fraction
1 vs 0 18 0.56250
2 vs 1 14 0.43750
3 am 0 19 0.59375
4 am 1 13 0.40625
5 gear 3 15 0.46875
6 gear 4 12 0.37500
7 gear 5 5 0.15625
8 carb 1 7 0.21875
9 carb 2 10 0.31250
10 carb 3 3 0.09375
11 carb 4 10 0.31250
12 carb 6 1 0.03125
13 carb 8 1 0.03125
残りはフォーマットです。
これが私の解決策です。かわいくないので、頭に鞄をかぶせます（関数で包みます）。また、それが一般的であることを示すために別の変数を追加します（私は願っています）。
prettyTable <- function(x) {
tbl <- apply(x, 2, function(m) {
marc <- sort(unique(m))
cnt <- matrix(table(m), ncol = 1)
out <- cbind(marc, cnt)
out <- out[order(marc), ] # do sorting
out <- cbind(out, round(prop.table(out, 2)[, 2] * 100, 2))
})
x2 <- do.call("rbind", tbl)
spaces <- unlist(lapply(apply(x, 2, unique), length))
space.names <- names(spaces)
spc <- rep("", sum(spaces))
ind <- cumsum(spaces)
ind <- abs(spaces - ind)+1
spc[ind] <- space.names
out <- cbind(spc, x2)
out <- as.data.frame(out)
names(out) <- c("Variable", "Levels", "Count", "Column N %")
out
}
prettyTable(x = mtcars[, c(2, 8:11)])
Variable Levels Count Column N %
1 cyl 4 11 34.38
2 6 7 21.88
3 8 14 43.75
4 vs 0 18 56.25
5 1 14 43.75
6 am 0 19 59.38
7 1 13 40.62
8 gear 3 15 46.88
9 4 12 37.5
10 5 5 15.62
11 carb 1 7 21.88
12 2 10 31.25
13 3 3 9.38
14 4 10 31.25
15 6 1 3.12
16 8 1 3.12
パッケージを使用googleVisすると、便利なhtmlテーブルを作成できます。
plot(gvisTable(prettyTable(x = mtcars[, c(2, 8:11)])))
次のコード スニペットが役立つ場合があります。基本パッケージ関数table、margin.table、およびprop.tableを利用し、他のパッケージは必要ありません。ただし、名前付きの次元を持つリストに結果を収集します (これらはrbindを使用して単一の行列に収集できます)。
dat <- table(mtcars[,8:11])
result <- list()
for(m in 1:length(dim(dat))){
martab <- margin.table(dat, margin=m)
result[[m]] <- cbind(Freq=martab, Prop=prop.table(martab))
}
names(result) <- names(dimnames(dat))
> result
$vs
Freq Prop
0 18 0.5625
1 14 0.4375
$am
Freq Prop
0 19 0.59375
1 13 0.40625
$gear
Freq Prop
3 15 0.46875
4 12 0.37500
5 5 0.15625
$carb
Freq Prop
1 7 0.21875
2 10 0.31250
3 3 0.09375
4 10 0.31250
6 1 0.03125
8 1 0.03125
freqパッケージの機能を使用した解決策は次のquestionrとおりです（恥知らずな自動プロモーション、申し訳ありません）：
R> lapply(df, freq)
$vs
n %
0 18 56.2
1 14 43.8
NA 0 0.0
$am
n %
0 19 59.4
1 13 40.6
NA 0 0.0
$gear
n %
3 15 46.9
4 12 37.5
5 5 15.6
NA 0 0.0
$carb
n %
1 7 21.9
2 10 31.2
3 3 9.4
4 10 31.2
6 1 3.1
8 1 3.1
NA 0 0.0