使用purrr::map计算分组后因子变量占比时遇错误求解决

首先，报错的核心原因是**count()不能嵌套在summarise()中使用**，count()是dplyr的独立频数统计函数，而summarise()需要搭配n()这类聚合函数来计算分组内统计量。

以下是两种能实现需求的代码方案：

方法一：先统计频数再计算占比 #

library(purrr)
library(dplyr)

mtcars_list <- c("am","gear","carb")
mtcars$vs <- factor(mtcars$vs , levels=c('0', '1'))

map(mtcars_list, ~ mtcars %>%
      group_by(cyl, .data[[.x]], vs) %>%
      summarise(n = n(), .groups = "drop_last") %>%
      mutate(percent = (n / sum(n)) * 100) %>%
      ungroup())

方法二：用prop.table简化百分比计算 #

map(mtcars_list, ~ mtcars %>%
      group_by(cyl, .data[[.x]]) %>%
      summarise(
        vs_0_pct = prop.table(table(vs))["0"] * 100,
        vs_1_pct = prop.table(table(vs))["1"] * 100,
        .groups = "drop"
      ))

代码说明 #

• 方法一：先按cyl、列表变量、vs三级分组统计数量，再在cyl+列表变量的分组内，计算每个vs水平占该分组总数的百分比。
• 方法二：直接在分组内生成vs的频数表，通过prop.table转换为比例后乘以100得到百分比，结果会将vs的两个水平作为单独列展示。

两种方案都能输出你需要的结果：按cyl和列表中每个变量分组后，vs的0、1水平各自占分组总数的百分比。

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