如何在R语言中计算4列Yes/No数据的占比？

你的问题出在分组逻辑错误：把所有列都加入group_by后，每个唯一的行组合会被单独分组，而summarise里没有指定统计规则，自然无法得到目标结果。要实现你要的统计效果，需要先把宽格式数据转成长格式，再分组计数，步骤如下：

1. 加载必要包 #

首先确保安装并加载dplyr和tidyr：

install.packages(c("dplyr", "tidyr"))
library(dplyr)
library(tidyr)

2. 数据转换与统计 #

用以下代码实现目标输出：

open_data_portals_summary <- ogd_research_project_csv_col_names_clean %>%
  # 选中需要统计的Yes/No列
  select(Opd_Portal, Opd_MobileApps, Opd_CustomerServicePortal) %>%
  # 把宽格式转成长格式：将各服务列转为"服务类型"和"响应"两列
  pivot_longer(cols = everything(), names_to = "服务类型", values_to = "响应") %>%
  # 按服务类型和响应（Yes/No）分组，统计数量
  group_by(`服务类型`, 响应) %>%
  summarise(数量 = n(), .groups = "drop") %>%
  # 转回宽格式，让Yes/No作为列，匹配目标输出样式
  pivot_wider(names_from = 响应, values_from = 数量, values_fill = 0) %>%
  # 增加总计列
  mutate(总计 = Yes + No)

代码说明 #

• pivot_longer：把多列的Yes/No数据合并成两列（服务类型、响应），这是统计多列分类数据的关键步骤；
• group_by + summarise：按服务类型和Yes/No分组，统计每组的行数（即数量）；
• pivot_wider：把统计结果转回宽格式，让Yes和No作为单独列，和你要的输出样式一致；
• mutate：计算每个服务类型的总样本数。

如果你的目标是按机构网站分组统计各服务的Yes/No情况，只需调整代码，保留Opd_InstitutionWebsite列并加入分组即可：

open_data_portals_by_inst <- ogd_research_project_csv_col_names_clean %>%
  select(Opd_InstitutionWebsite, Opd_Portal, Opd_MobileApps, Opd_CustomerServicePortal) %>%
  pivot_longer(cols = -Opd_InstitutionWebsite, names_to = "服务类型", values_to = "响应") %>%
  group_by(Opd_InstitutionWebsite, `服务类型`, 响应) %>%
  summarise(数量 = n(), .groups = "drop") %>%
  pivot_wider(names_from = 响应, values_from = 数量, values_fill = 0)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者John Keya