如何在 R 中构建一次汇总多个值的表

Question

我有一个包含多个列的数据框（标题为 df1），其中包含 Yes、No 或 NA 答案。

     A    B   C    D
1  Yes   No  No  Yes
2  Yes   No  No   No
3 <NA>  Yes Yes <NA>
4   No <NA>  No  Yes

我的目标是创建一个表来计算每个答案的频率并输出一个带有原始列名的表，如下所示：

  Answer A B C D
1    Yes 2 1 1 2
2     No 1 2 3 1
3   <NA> 1 1 0 1

到目前为止，我的方法是构建一个函数，然后在该函数上循环，但输出不会生成包含所有类别（A 到 D）的表。

my_function <- function(table_name,col_name) {
  table_name %>% 
    group_by_(Answer = col_name) %>%
    summarise(!!paste0(col_name):= n())}

my_categories <- c("A","B","C","D")

for(i in 1:length(my_categories)){
  df2 <- myfunction(df1,CSAT_Cols[i])
}

如果有更简单的方法，我也愿意接受不同的方法，但是 TL:DR，尝试按多个类别循环分组，按 n() 进行汇总，然后创建包含所有数据的单个表。

Answer 1

我们可以将“长”格式重塑为“长”格式，pivot_longer然后返回“宽”格式，pivot_wider同时在不同的列上指定values_fnaslength

library(dplyr)
library(tidyr)
df1 %>% 
    pivot_longer(cols = everything(), values_to = 'Answer') %>% 
    pivot_wider(names_from = name, values_from = name, 
       values_fn = length, values_fill = 0)

-输出

# A tibble: 3 x 5
  Answer     A     B     C     D
  <chr>  <int> <int> <int> <int>
1 Yes        2     1     1     2
2 No         1     2     3     1
3 <NA>       1     1     0     1

数据

df1 <- structure(list(A = c("Yes", "Yes", NA, "No"), B = c("No", "No", 
"Yes", NA), C = c("No", "No", "Yes", "No"), D = c("Yes", "No", 
NA, "Yes")), class = "data.frame", row.names = c("1", "2", "3", 
"4"))