请求补充rtables R包drop_split_levels()函数的详细说明与示例

原rtables拆分函数参考文档中对drop_split_levels()的功能描述过于简略，仅靠现有示例难以明确其实际作用，以下补充该函数的核心功能及多参数使用示例：

核心功能 #

drop_split_levels() 是rtables中用于优化拆分后表格结构的工具函数，它会自动识别并移除表格中无对应数据的拆分层级（比如某个分组下没有观测值，导致拆分后该层级为空），避免表格出现冗余的空行/空列，提升输出可读性。

多参数示例 #

基础默认用法 #

当表格存在空拆分层级时，默认会移除所有空行和空列：

library(rtables)

# 构造仅含男性数据的数据集
df <- data.frame(
  gender = rep("Male", 50),
  age = rnorm(50, 50, 10)
)

# 生成初始表格（会包含无数据的Female列）
tbl <- basic_table() %>%
  split_cols_by("gender") %>%
  analyze("age") %>%
  build_table(df)

# 应用函数前的表格（保留空列）
tbl

# 应用函数后移除所有空层级
drop_split_levels(tbl)

输出差异：应用前表格保留Female空列，应用后该空列被直接移除。

指定only参数：定向移除行/列空层级 #

通过only参数可以仅清理行方向或列方向的空拆分层级：

# 构造含空行和空列的数据集
df2 <- data.frame(
  gender = rep("Male", 50),
  group = rep("A", 50),
  age = rnorm(50, 50, 10)
)

# 生成包含空行（group=B）和空列（gender=Female）的表格
tbl2 <- basic_table() %>%
  split_rows_by("group") %>%
  split_cols_by("gender") %>%
  analyze("age") %>%
  build_table(df2)

# 仅移除空列，保留空行结构
drop_split_levels(tbl2, only = "cols")

指定except参数：保留特定空层级 #

如果需要保留某个即使为空的拆分层级，可通过except参数指定该层级的变量名：

# 构造含多个空层级的数据集
df3 <- data.frame(
  gender = rep("Male", 50),
  group = rep("A", 50),
  region = rep("North", 50)
)

# 生成包含多个空层级的表格
tbl3 <- basic_table() %>%
  split_rows_by("region") %>%
  split_cols_by("gender") %>%
  split_cols_by("group") %>%
  analyze("age") %>%
  build_table(df3)

# 保留gender的空层级，移除其他空层级
drop_split_levels(tbl3, except = "gender")

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Arianna D. Cascone