如何在R中使用tbl_summary同时获取列百分比与行百分比？

要实现分类变量单元格同时显示列百分比（n/分组总n）和行百分比（n/类别总n），且保留Overall列仅显示列百分比，可以通过modify_table_body自定义计算行百分比并修改统计文本，具体步骤如下：

完整代码实现 #

library(gtsummary)
library(dplyr)
library(stringr)

# 1. 生成基础表格（默认列百分比，添加Overall列）
iris_table_base <- iris %>%
  mutate(Sepal.Length.Cat = if_else(Sepal.Length > 5, "Big","Small")) %>% 
  tbl_summary(
    by = Species,
    include = c(Sepal.Length.Cat, Sepal.Width),
    type = list(Sepal.Width ~ "continuous2"),
    statistic = list(
      all_continuous2() ~ c("{mean} ({sd})","{min} - {max}"),
      all_categorical() ~ "{n} ({p}%)"
    ),
    missing_text = "Missing"
  ) %>% 
  add_overall(col_label = "**Overall** <br>N = {n}") %>% 
  modify_footnote(update = everything() ~ NA)

# 2. 计算每个分类类别的行总计（用于行百分比计算）
row_totals <- iris_table_base$meta_data %>%
  filter(type == "categorical") %>%
  pull(variable) %>%
  purrr::map_dfr(function(var) {
    iris %>%
      select(all_of(var)) %>%
      count(!!sym(var), name = "row_n")
  })

# 3. 修改表格体，添加行百分比
iris_table_final <- iris_table_base %>%
  modify_table_body(
    ~ .x %>%
      left_join(row_totals, by = c("variable", "label")) %>%
      mutate(
        stat_display = case_when(
          # 仅对非Overall列的分类变量添加行百分比
          !is.na(by) & type == "categorical" ~ 
            str_replace(
              stat_display, 
              "\\((\\d+\\.?\\d*)%\\)", 
              paste0("(\\1%; ", round(n/row_n*100, 1), "%)")
            ),
          # 其他情况（连续变量、Overall列）保持原显示
          TRUE ~ stat_display
        )
      ) %>%
      select(-row_n)
  )

print(iris_table_final)

代码说明 #

1. 基础表格构建：和你提供的代码一致，默认使用列百分比，添加Overall汇总列并移除脚注。
2. 行总计计算：从表格元数据中筛选分类变量，计算每个类别（如Big、Small）的总样本数，为行百分比计算提供分母。
3. 表格内容修改：
   • 通过left_join将行总计合并到表格数据中
   • 用case_when指定修改规则：仅对分组列（非Overall）的分类变量，替换原百分比文本，追加行百分比
   • 连续变量和Overall列保持原有格式不变

效果示例 #

• Setosa分组的Big类别会显示为 22 (44.0%; 18.6%)，其中44.0%是列百分比（22/Setosa总样本50），18.6%是行百分比（22/Big总样本118）
• Overall列的Big类别仍显示为 118 (78.7%)，仅保留列百分比（118/总样本150）

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Robyn Husa