我曾有一个类似的问题在这里，并且得到了一些真正有用和简单的答案，使用了tidyverse。最终，一个非常强大的方法被制定出来，我将其封装在一个函数中，并经常使用。
library(tidyverse)
baseline_table <- function(data, variables, grouping_var) {
data %>%
group_by(!!sym(grouping_var)) %>%
summarise(
across(
all_of(variables),
~ paste0(mean(.) %>% round(2), "(±", sd(.) %>% round(2), ")")
)
) %>% pivot_longer(
cols = -grouping_var,
names_to = "variable"
) %>% pivot_wider(
names_from = grouping_var
)
}
这个函数需要三个 参数，即 数据、变量 和 分组变量 - 它们都比较容易理解。
以下是使用 mtcars 进行测试的示例，其中包含 2级别 和 3级别 的分组变量。
baseline_table(
data = mtcars,
variables = c("mpg", "hp"),
grouping_var = "am"
)
# A tibble: 2 x 3
variable `0` `1`
<chr> <chr> <chr>
1 mpg 17.15(±3.83) 24.39(±6.17)
2 hp 160.26(±53.91) 126.85(±84.06)
baseline_table(
data = mtcars,
variables = c("mpg", "hp"),
grouping_var = "cyl"
)
# A tibble: 2 x 4
variable `4` `6` `8`
<chr> <chr> <chr> <chr>
1 mpg 26.66(±4.51) 19.74(±1.45) 15.1(±2.56)
2 hp 82.64(±20.93) 122.29(±24.26) 209.21(±50.98)
它可以直接使用，适用于所有的“data”，以下我使用了“iris”。
baseline_table(
data = iris,
variables = c("Sepal.Length", "Sepal.Width"),
grouping_var = "Species"
)
variable setosa versicolor virginica
<chr> <chr> <chr> <chr>
1 Sepal.Length 5.01(±0.35) 5.94(±0.52) 6.59(±0.64)
2 Sepal.Width 3.43(±0.38) 2.77(±0.31) 2.97(±0.32)
当然，有些“分组变量”不太适合进行这种操作。即“cyl”，但是它仍然是个好例子。你可以相应地重新编码你的“分组变量”。
baseline_table(
data = mtcars %>% mutate(cyl = paste(cyl, "Cylinders", sep = " ")),
variables = c("mpg", "hp"),
grouping_var = "cyl"
)
# A tibble: 2 x 4
variable `4 Cylinders` `6 Cylinders` `8 Cylinders`
<chr> <chr> <chr> <chr>
1 mpg 26.66(±4.51) 19.74(±1.45) 15.1(±2.56)
2 hp 82.64(±20.93) 122.29(±24.26) 209.21(±50.98)
您还可以修改该函数以包括关于values的描述性字符串，
baseline_table <- function(data, variables, grouping_var) {
tmpTable <- data %>%
group_by(!!sym(grouping_var)) %>%
summarise(
across(
all_of(variables),
~ paste0(mean(.) %>% round(2), "(±", sd(.) %>% round(2), ")")
)
) %>% pivot_longer(
cols = -grouping_var,
names_to = "variable"
) %>% pivot_wider(
names_from = grouping_var
)
tmpDesc <- tmpTable[1,] %>% mutate(
across(.fns = ~ paste("Mean (±SD)"))
) %>% mutate(
variable = ""
)
bind_rows(
tmpDesc,
tmpTable
)
}
尽管这个扩展有点笨重，但它仍然非常强大。 输出如下：
# A tibble: 3 x 4
variable `4 Cylinders` `6 Cylinders` `8 Cylinders`
<chr> <chr> <chr> <chr>
1 "" Mean (±SD) Mean (±SD) Mean (±SD)
2 "mpg" 26.66(±4.51) 19.74(±1.45) 15.1(±2.56)
3 "hp" 82.64(±20.93) 122.29(±24.26) 209.21(±50.98)
更新： 我已经根据评论中提到的需要，重新编写了此函数以增加灵活性。
library(tidyverse)
baseline_table <- function(data, variables, grouping_var) {
data %>%
group_by(!!!syms(grouping_var)) %>%
summarise(
across(
all_of(variables),
~ paste0(mean(.) %>% round(2), "(±", sd(.) %>% round(2), ")")
)
) %>% unite(
"grouping",
all_of(grouping_var)
) %>% pivot_longer(
cols = -"grouping",
names_to = "variables"
) %>% pivot_wider(
names_from = "grouping"
)
}
它的工作方式和输出结果是相同的，除非有不止一个
grouping_var。
baseline_table(
mtcars,
variables = c("hp", "mpg"),
grouping_var = c("am", "cyl")
)
# A tibble: 2 x 7
variables `0_4` `0_6` `0_8` `1_4` `1_6` `1_8`
<chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr>
1 hp 84.67(±19.66) 115.25(±9.18) 194.17(±33.36) 81.88(±22.66) 131.67(±37.53) 299.5(±50.2)
2 mpg 22.9(±1.45) 19.12(±1.63) 15.05(±2.77) 28.08(±4.48) 20.57(±0.75) 15.4(±0.57)
在更新的函数中，我使用了默认分离器的联合。显然，您可以根据需要修改这个函数，使得colnames显示为例如4 Cylinder (Automatic)6 Cylinder (Automatic)等。
data %>% group_by(Group) %>% summarise_at(vars(vars), list(Mean = mean, SD = sd))。 - akrun