迭代R中交叉表的指定列
我希望在同一个数据集中运行几十个交叉表，并使用一组结果变量。我有一个函数可以提供我想要的交叉表：
second_table = function(dat, variable1, variable2){
dat %>%
tabyl({{variable1}}, {{variable2}}, show_na = FALSE) %>%
adorn_percentages("row") %>%
adorn_pct_formatting(digits = 1) %>%
adorn_ns()
}
以 mtcars 数据集为例，该函数为我提供了我想要的单个变量：
cars = datasets::mtcars
second_table(cars, cyl, vs)
不过，我真正想要的是创建很多这样的表，其中 dat = cars 和 variable2 = vs 参数保持不变，但使用几个不同的列作为 variable1 参数。出于本示例的目的，假设它是以下 4 个变量：
variables = c("cyl", "am", "gear", "carb")
我不确定 purrr 包中的 map 函数是否是执行此操作的最佳方法，但是我一直没有成功尝试使用 map 和 map_at 等相关函数进行各种不同的操作。如果有办法用 purrr 做到这一点，那么这就是我更愿意做的，但我愿意接受任何建议。我真的不在乎输出是什么样子，只是我可以得到我需要的所有交叉表，而无需多次复制和粘贴代码。
任何帮助是极大的赞赏！
回答
由于您的数据集和第二个变量是固定的，您可以像这样简化过程：
library(tidyverse)
library(janitor)
imap(set_names(c("cyl", "am", "gear", "carb")), ~ mtcars %>%
tabyl(!!rlang::sym(.x), vs, show_na = F) %>%
adorn_percentages("row") %>%
adorn_pct_formatting(digits = 1) %>%
adorn_ns()
)
输出
$cyl
cyl 0 1
4 9.1% (1) 90.9% (10)
6 42.9% (3) 57.1% (4)
8 100.0% (14) 0.0% (0)
$am
am 0 1
0 63.2% (12) 36.8% (7)
1 46.2% (6) 53.8% (7)
$gear
gear 0 1
3 80.0% (12) 20.0% (3)
4 16.7% (2) 83.3% (10)
5 80.0% (4) 20.0% (1)
$carb
carb 0 1
1 0.0% (0) 100.0% (7)
2 50.0% (5) 50.0% (5)
3 100.0% (3) 0.0% (0)
4 80.0% (8) 20.0% (2)
6 100.0% (1) 0.0% (0)
8 100.0% (1) 0.0% (0)
我使用purrr::imap和purrr::set_names（技术上来自rlang包）来保留输出列表中的变量名称。