R中具有长格式纵向数据的交叉表/频率表答案

【问题标题】：Cross tabs/frequency tables with long-form longitudinal data in RR中具有长格式纵向数据的交叉表/频率表
【发布时间】：2020-02-12 14:06:34
【问题描述】：

我有一个纵向数据集，其中包含长格式数据（每个参与者的每个时间点一行），我想在每个时间点获取人口统计变量的交叉表。简化，假设我想要一个表格，其中包含 3 个时间点（“时间”变量）中每个时间点（“时间”变量）的特定性别（行）和种族（列）的参与者数量。

类似这样的：

Time = 1

        White    Black  Total
Male    10       11
Female  9        12
total   19       23     42

还有一个样本数据集：

Participant Time Race Sex
1           1    White Male 
1           2    NA    NA 
1           3    White Male 
2           2    Black Male
2           3    Black Male
2           NA   NA    NA
3           1    Black Female    
3           NA   NA    NA
3           NA   NA    NA

我可以通过每个波对数据集进行子集化来单独执行此操作，但如果可能的话，我无法弄清楚如何一起/一次完成所有操作，而不必将数据子集化到新的数据集中。理想情况下，它还包括每个单元格中的百分比和总样本量。

谢谢！

【问题讨论】：

标签： r dplyr

【解决方案1】：

你可以使用tidyverse:

df <- tribble(~Participant, ~Time, ~Race, ~Sex,
              1,           1,    "White", "Male", 
              1,           2,    NA,      NA, 
              1,           3,    "White", "Male", 
              2,           2,    "Black", "Male",
              2,           3,    "Black", "Male",
              2,           NA,   NA,      NA,
              3,           1,    "Black", "Female",    
              3,           NA,   NA,      NA,
              3,           NA,   NA,      NA)

df %>% 
  group_by(Time, Race, Sex) %>% 
  summarise(count = n()) %>% 
  ungroup() %>% 
  spread(Race, count)

# # A tibble: 6 x 5
#    Time Sex    Black White `<NA>`
#   <dbl> <chr>  <int> <int>  <int>
# 1     1 Female     1    NA     NA
# 2     1 Male      NA     1     NA
# 3     2 Male       1    NA     NA
# 4     2 NA        NA    NA      1
# 5     3 Male       1     1     NA
# 6    NA NA        NA    NA      3

如果你想使用基础 R：

df_list <- split(df, df$time)
lapply(df_list, function(x) table(x$race, x$sex))

【讨论】：