요약 형식의 복수 열

Question

this question 및 this one 다음에, 나는 하나의 데이터 세트에서 범주 형 변수를 요약하는 최상의 옵션이 무엇인지 궁금해했습니다.

는 I는 제 3 개 변수 범주 (문자 또는 인자) 마지막 숫자 등이다

# A tibble: 10 <U+00D7> 4 
    empstat_couple  nssec7_couple3 nchild07 age_couple 
       <chr>    <fctr> <fctr>  <dbl> 
1   Neo-Trad Lower Managerial 1child   39 
2   Neo-Trad Higher Managerial 1child   31 
3   Neo-Trad Manual and Routine 1child   33 
4    Trad Higher Managerial 1child   43 

으로 데이터 집합을 갖는다. 내가 좋아하는 것이 무엇

이 (출력)

    var n p 
1:   Neo-Trad 6 0.6 
2: OtherArrangment 2 0.2 
3:    Trad 2 0.2 
4: Higher Managerial 4 0.4 
5: Lower Managerial 5 0.5 
6: Manual and Routine 1 0.1 
7:    1child 9 0.9 
8:   2children 1 0.1 

음의 숫자 변수 같은 것입니다, 나는 요약에 의미를 추가하는 방법을 확실입니다.

내가 갈 수있는 가장 기본적인 방법은 summarise_each 솔루션이 존재한다면 내가 궁금

library(dplyr) 
library(data.table) 

a = count(dt, empstat_couple) %>% mutate(p = n/sum(n)) 
b = count(dt, nssec7_couple3) %>% mutate(p = n/sum(n)) 
c = count(dt, nchild07) %>% mutate(p = n/sum(n)) 

rbindlist(list(a,b,c)) 

것 같아요?

이 내가이

apply(dt, 2, as.data.frame(table)) %>% rbindlist() 

가지고 올 수 apply를 사용

dt %>% summarise_each(funs(count)) 

작동하지 않습니다하지만 그것은 큰 아니에요.

제안 사항?

데이터

dt = structure(list(empstat_couple = c("Neo-Trad", "Neo-Trad", "Neo-Trad", 
"Trad", "OtherArrangment", "Neo-Trad", "Trad", "OtherArrangment", 
"Neo-Trad", "Neo-Trad"), nssec7_couple3 = structure(c(2L, 1L, 
4L, 1L, 2L, 2L, 1L, 2L, 1L, 2L), .Label = c("Higher Managerial", 
"Lower Managerial", "Intermediate", "Manual and Routine"), class = "factor"), 
nchild07 = structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 
1L), .Label = c("1child", "2children", ">2children"), class = "factor"), 
age_couple = c(39, 31, 33, 43, 32, 28, 28, 40, 33, 26), hldid = 1:10), .Names = c("empstat_couple", 
"nssec7_couple3", "nchild07", "age_couple", "hldid"), row.names = c(NA, 
-10L), class = "data.frame") 

Answer 1

우리가 할 수있는 data.table와 melt 및 얻을 .N 및 비율

library(data.table) 
unique(melt(setDT(dt), id.var = "age_couple")[, n := .N , value], 
     by = c("variable", "value", "n"))[, p := n/sum(n), variable 
     ][, c("age_couple", "variable") := NULL][] 

---

또는 사용 dplyr/tidyr

library(dplyr) 
library(tidyr) 
gather(dt, var1, var, -age_couple) %>% 
      group_by(var) %>% 
      mutate(n = n()) %>% 
      select(-age_couple) %>% 
      unique() %>% 
      group_by(var1) %>% 
      mutate(p= n/sum(n)) %>% 
      ungroup() %>% 
      select(-var1)