基于多分类变量创建汇总表的R语言实现求助

你可以借助tidyverse系列工具整理数据，再用表格生成包输出目标格式；也可以用tables包直接通过公式生成统计表格，以下是具体实现：

方法一：用tidyverse整理+gt生成美观表格 #

先加载所需包：

library(tidyverse)
library(gt)

按market和accomod_type分组，计算指定统计值（这里年龄、停留时长取均值，到访人数取总计），再重塑为适合展示的宽格式：

# 分组计算统计值
summary_df <- my_df %>%
  group_by(market, accomod_type) %>%
  summarise(
    mean_age = mean(age),
    mean_length_stay = mean(length_stay),
    total_arrivals = sum(arrivals),
    .groups = "drop"
  ) %>%
  # 重塑为宽格式，按市场拆分统计列
  pivot_wider(
    names_from = market,
    values_from = c(mean_age, mean_length_stay, total_arrivals),
    names_sep = "_"
  )

生成带格式的表格：

summary_df %>%
  gt() %>%
  tab_header(title = "游客数据统计（按市场与住宿类型）") %>%
  cols_label(
    accomod_type = "住宿类型",
    mean_age_Market_1 = "Market 1 - 平均年龄",
    mean_age_Market_2 = "Market 2 - 平均年龄",
    mean_age_Market_3 = "Market 3 - 平均年龄",
    mean_length_stay_Market_1 = "Market 1 - 平均停留时长",
    mean_length_stay_Market_2 = "Market 2 - 平均停留时长",
    mean_length_stay_Market_3 = "Market 3 - 平均停留时长",
    total_arrivals_Market_1 = "Market 1 - 总到访人数",
    total_arrivals_Market_2 = "Market 2 - 总到访人数",
    total_arrivals_Market_3 = "Market 3 - 总到访人数"
  ) %>%
  fmt_number(columns = starts_with(c("mean_", "total_")), decimals = 1)

如果需要调整行列维度（比如把market作为行，accomod_type作为列），只需修改pivot_wider的names_from和values_from参数即可。

方法二：用tables包直接生成统计表格 #

tables包支持通过公式快速定义交叉统计表格，无需手动重塑数据：

library(tables)

# 公式格式：行变量 ~ 列变量 * (连续变量) * 统计函数
tabular(
  market ~ accomod_type * (age + length_stay) * mean + arrivals * sum,
  data = my_df
)

该命令会直接输出按market为行、accomod_type为列，展示各连续变量均值/总计的交叉表格。

注：xtabs和ftable更适合单一变量的交叉计数统计，多连续变量的复杂统计需求用上述方法更灵活。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者ianaj