汇总多个因子变量的水平

Question

我搜索了类似的问题，但找不到所需的确切解决方案。 This 的问题有点类似，但只处理汇总多个连续变量的问题，而不是因子。

我有一个由 4 个因子变量（sex、agegroup、hiv、group）组成的数据框，例如

set.seed(20150710)
df<-data.frame(sex=as.factor(c(sample(1:2, 10000, replace=T))), 
           agegroup=as.factor(c(sample(1:5,10000, replace=T))),
           hiv=as.factor(c(sample(1:3,10000, replace=T))),
           group=as.factor(c(sample(1:2,10000, replace=T)))
           )

levels(df$sex)<- c("Male", "Female")
levels(df$agegroup)<- c("16-24", "25-34", "35-44", "45-54", "55+")
levels(df$hiv)<-c("Positive", "Negative", "Not tested")
levels(df$group)<-c("Intervention", "Control")

我想创建一个汇总表，给出暴露变量sex、agegroup 和hiv 的每个级别的计数和比例，按group 分层。

编辑：这就是我的目标：

                X N_Control Percent_Control N_Intervention     Percent_Intervention
1      sex_Female      2517       0.5041057           2480            0.4953066
2        sex_Male      2476       0.4958943           2527            0.5046934
3  agegroup_16-24      1005       0.2012818            992            0.1981226
4  agegroup_25-34      1001       0.2004807            996            0.1989215
5  agegroup_35-44      1010       0.2022832            997            0.1991212
6  agegroup_45-54       976       0.1954737            996            0.1989215
7    agegroup_55+      1001       0.2004807           1026            0.2049131
8    hiv_Negative      1679       0.3362708           1642            0.3279409
9  hiv_Not tested      1633       0.3270579           1660            0.3315359
10   hiv_Positive      1681       0.3366713           1705            0.3405233

但我无法让它与 dplyr 中的 summarise_each 一起使用；仅给出总体变量计数和比例，而不是每个因子水平：

df.out<-df %>%
  group_by(group) %>%
  summarise_each(funs(N=n(), Percent=n()/sum(n())), sex, agegroup, hiv)
print(df.out)

group sex_N agegroup_N hiv_N sex_Percent agegroup_Percent hiv_Percent
1     1  4973       4973  4973           1                1           1
2     2  5027       5027  5027           1                1           1

最后，是否有某种方法可以重塑表格（例如使用 tidyr），以便将暴露变量（性别、年龄组、艾滋病毒）报告为行？

谢谢

Answer 1

分两步完成即可获得所需的结果。先计算n，再计算group的百分比：

library(dplyr)
df.out <- df %>%
  group_by(group, sex, agegroup, hiv) %>%
  tally() %>%
  group_by(group) %>%
  mutate(percent=n/sum(n))

data.table的解决方案：

library(data.table)
dt.out <- setDT(df)[, .N, by=.(group, sex, agegroup, hiv)][, percent:=N/sum(N), by=group]

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library(microbenchmark)
microbenchmark(df.out = df %>%
                 group_by(group, sex, agegroup, hiv) %>%
                 tally() %>%
                 group_by(group) %>%
                 mutate(percent=n/sum(n)),
               dt.out = df[,.N,by=.(group, sex, agegroup, hiv)][,percent:=N/sum(N),by=group])

# Unit: milliseconds
#   expr      min       lq     mean   median       uq       max neval cld
# df.out 8.299870 8.518590 8.894504 8.708315 8.931459 11.964930   100   b
# dt.out 2.346632 2.394788 2.540132 2.441777 2.551235  4.344442   100  a 

结论：data.table 解决方案要快得多 (3.5x)。

---

要在编辑问题后获得您要求的表格，您可以执行以下操作：

library(data.table)

setDT(df)
dt.sex <- dcast(df[,.N, by=.(sex,group)][,percent:=N/sum(N)], sex ~ group, value.var = c("N", "percent"))
dt.age <- dcast(df[,.N, by=.(agegroup,group)][,percent:=N/sum(N)], agegroup ~ group, value.var = c("N", "percent"))
dt.hiv <- dcast(df[,.N, by=.(hiv,group)][,percent:=N/sum(N)], hiv ~ group, value.var = c("N", "percent"))

dt.out.wide <- rbindlist(list(dt.sex, dt.age, dt.hiv), use.names=FALSE)
names(dt.out.wide) <- c("X","N_Intervention","N_Control","percent_Intervention","percent_Control")

这给出了：

> dt.out.wide
             X N_Intervention N_Control percent_Intervention percent_Control
 1:       Male           2454      2488               0.2454          0.2488
 2:     Female           2561      2497               0.2561          0.2497
 3:      16-24            954       991               0.0954          0.0991
 4:      25-34           1033      1002               0.1033          0.1002
 5:      35-44           1051      1000               0.1051          0.1000
 6:      45-54            983       978               0.0983          0.0978
 7:        55+            994      1014               0.0994          0.1014
 8:   Positive           1717      1664               0.1717          0.1664
 9:   Negative           1637      1659               0.1637          0.1659
10: Not tested           1661      1662               0.1661          0.1662