tbl_summary函数处理过滤后数据异常问题求助

你的问题出在Disease_subtype列是因子类型——虽然你过滤掉了取值为0和4的行，但因子原本的水平（0、1、2、3、4）依然保留，tbl_summary会默认展示所有因子水平，没有对应数据的水平就会显示为NA。

解决步骤 #

直接在过滤后重置因子水平，去掉那些无对应数据的水平即可，以下是两种常用实现方式：

方式1：用基础R的droplevels() #

修改后的代码：

table0 <-
df.wide.paired.filtered %>% 
    filter(Disease_subtype %in% c(1,2,3)) %>%  # 简化过滤条件，和原逻辑等价
    mutate(Disease_subtype = droplevels(Disease_subtype)) %>%  # 重置因子水平，删除无数据的水平
    tbl_summary(include = c(Sex, Age, Disease_subtype, EDSS, MS_Tx, T25FW, HPT, domHPT, nondomHPT, 
                            LCVA, SDMT, PASAT),
              by = Disease_subtype) %>%
    add_p() %>% 
    bold_labels()
table0

方式2：用forcats包的fct_drop()（更简洁） #

如果已经加载了tidyverse系列包（包含forcats），可以这样写：

table0 <-
df.wide.paired.filtered %>% 
    filter(Disease_subtype %in% c(1,2,3)) %>%
    mutate(Disease_subtype = fct_drop(Disease_subtype)) %>%
    tbl_summary(include = c(Sex, Age, Disease_subtype, EDSS, MS_Tx, T25FW, HPT, domHPT, nondomHPT, 
                            LCVA, SDMT, PASAT),
              by = Disease_subtype) %>%
    add_p() %>% 
    bold_labels()
table0

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Seon Choi