Функция для создания таблиц относительной частоты для каждой переменной

Question

У меня есть набор данных с 220 переменными (столбцами). Мои данные выглядят так

    test      var1   var2      var3
1   Pretest   No    Sometimes   No
2   Postest   No    Sometimes   No
3   Pretest   No    Yes         No
4   Postest   No    Yes         No
5   Pretest   No    Sometimes   No
6   Postest   No    Yes         No
7   Pretest   No    Yes         No
8   Postest   No    No          No
9   Pretest   No    Yes         No
10  Postest   No    Sometimes   No
11  Pretest   No    Sometimes   No
12  Postest   No    No  No
13  Pretest   Yes   Yes No
14  Postest   No    Sometimes   No
15  Pretest   No    No  No
16  Postest   No    Sometimes   No
17  Pretest   No    Sometimes   No
18  Postest   No    No  No
19  Pretest   No    Yes No
20  Postest   No    Yes No

Для каждой переменной я хочу создать таблицу относительных частот по группам. Для этого я использую dplyr

propvar1 <- dataprepost %>% 
  group_by(test,var1) %>%
  summarise(n = n()) %>%
  mutate(rel.freq = paste0(round(100 * n/sum(n), 0), "%"))

Например, это дает мне таблицу, которую я хочу для Var1:

    test      var1      n     rel.freq
1   Postest   Sometimes 120   14%
2   Postest   No        667   79%
3   Postest   Yes       44    5%
4   Postest   NA        10    1%
5   Pretest   Sometimes 155   18%
6   Pretest   No        623   74%
7   Pretest   Yes       49    6%
8   Pretest   NA        14    2%

Как я могу создать функцию, которая будет делать это автоматически для каждой переменной в наборе данных, чтобы в итоге я получил похожую таблицу для каждой переменной?

Answer 1

Не самый элегантный кусок кода ... Но он работает!

Данные

d <- structure(list(test = structure(c(2L, 1L, 2L, 1L, 2L, 1L, 2L, 
                                       1L, 2L, 1L, 2L, 1L, 2L, 1L, 2L, 1L, 2L, 1L, 2L, 1L), .Label = c("Postest", 
                                                                                                       "Pretest"), class = "factor"), var1 = structure(c(1L, 1L, 1L, 
                                                                                                                                                         1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
                                                                                                                                                         1L), .Label = c("No", "Yes"), class = "factor"), var2 = structure(c(2L, 
                                                                                                                                                                                                                             2L, 3L, 3L, 2L, 3L, 3L, 1L, 3L, 2L, 2L, 1L, 3L, 2L, 1L, 2L, 2L, 
                                                                                                                                                                                                                             1L, 3L, 3L), .Label = c("No", "Sometimes", "Yes"), class = "factor"), 
                    var3 = structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
                                       1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L), .Label = "No", class = "factor")), .Names = c("test", 
                                                                                                                              "var1", "var2", "var3"), class = "data.frame", row.names = c("1", 
                                                                                                                                                                                           "2", "3", "4", "5", "6", "7", "8", "9", "10", "11", "12", "13", 
                                                                                                                                                                                           "14", "15", "16", "17", "18", "19", "20"))`

Решение

output <- NULL

for (t_cat in unique(d$test)) {
  x <- d[d$test == t_cat, ]
  x$test <- NULL

  l <- lapply(x, function(x) {
    output <- data.frame(table(x))
    colnames(output) <- c('val', 'n')
    output$rel.freq <- output$n/length(x)
    output$category <- t_cat
    return(output)
  })

  r <- do.call("rbind", lapply(names(l), function(x) { cbind(l[[x]], 'var' = x)}))

  output <- rbind(output, r)
}

print(output)

# val  n rel.freq category  var
# 1         No  9      0.9  Pretest var1
# 2        Yes  1      0.1  Pretest var1
# 3         No  1      0.1  Pretest var2
# 4  Sometimes  4      0.4  Pretest var2
# 5        Yes  5      0.5  Pretest var2
# 6         No 10      1.0  Pretest var3
# 7         No 10      1.0  Postest var1
# 8        Yes  0      0.0  Postest var1
# 9         No  3      0.3  Postest var2
# 10 Sometimes  4      0.4  Postest var2
# 11       Yes  3      0.3  Postest var2
# 12        No 10      1.0  Postest var3