R透视表：如何将summariseExpression中的mean替换为count以统计观测值数量

嘿，这个调整其实非常直观，只需要修改defineCalculation函数里的summariseExpression参数内容就可以啦！

根据你的需求，分两种常见场景给你解决方案：

1. 统计所有观测值的数量（包括NA值） #

直接用dplyr的n()函数，它会统计每个分组内的总行数：

pt <- PivotTable$new()
pt$addData(df_long)
pt$addColumnDataGroups("year")
pt$addRowDataGroups("Indicator")
# 替换为n()来统计分组内的总观测数
pt$defineCalculation(calculationName="TotalObs", summariseExpression="n()")
pt$renderPivot()

2. 统计非NA的value值数量 #

如果你只想统计value列中非缺失的观测数，可以用sum(!is.na(value))来实现：

pt <- PivotTable$new()
pt$addData(df_long)
pt$addColumnDataGroups("year")
pt$addRowDataGroups("Indicator")
# 统计value列非NA的观测数
pt$defineCalculation(calculationName="TotalObs", summariseExpression="sum(!is.na(value))")
pt$renderPivot()

小提示 #

PivotTable包的summariseExpression参数支持大部分dplyr的汇总函数，所以你可以根据实际需求灵活调整统计逻辑~

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Javier Parada