如何在pivot_wider数据框中计算各组患者占总人数的百分比？

可以用dplyr结合字符串格式化轻松实现需求，核心是先确保统计的是去重的患者数（而非SAE事件数），再计算占比并拼接成目标格式。

步骤说明 #

1. 按分组+患者ID聚合，标记每个患者是否发生过SAE（避免同一患者多次SAE被重复计数）
2. 统计每组的总患者数和发生SAE的患者数
3. 用sprintf格式化出「绝对数 (百分比%)」的结果

示例代码 #

假设你的数据集包含以下字段：

• randomized_group：随机分组
• patient_id：唯一患者ID
• sae：是否发生SAE（1=是，0=否）

library(dplyr)

# 构造示例数据
set.seed(123)
df <- tibble(
  randomized_group = sample(c("试验组", "对照组"), 60, replace = TRUE),
  patient_id = sample(1:40, 60, replace = TRUE),
  sae = sample(c(0, 1), 60, replace = TRUE, prob = c(0.8, 0.2))
)

# 生成SAE统计结果
sae_summary <- df %>%
  # 按分组和患者聚合，标记该患者是否有SAE
  group_by(randomized_group, patient_id) %>%
  summarise(has_sae = any(sae == 1), .groups = "drop_last") %>%
  # 统计分组总人数和SAE患者数
  summarise(
    total_patients = n_distinct(patient_id),
    sae_patients = sum(has_sae),
    .groups = "drop"
  ) %>%
  # 格式化目标字符串
  mutate(
    sae_result = sprintf("%d (%.1f%%)", sae_patients, (sae_patients / total_patients) * 100)
  )

# 查看结果
print(sae_summary)

输出示例 #

# A tibble: 2 × 4
  randomized_group total_patients sae_patients sae_result
  <chr>                     <int>        <int> <chr>     
1 对照组                        21            4 4 (19.0%)  
2 试验组                        19            3 3 (15.8%)  

简化场景 #

如果你的数据集已经是每个患者一行（无重复患者ID），且直接标记了has_sae（是否发生SAE），可以简化代码：

sae_summary <- df %>%
  group_by(randomized_group) %>%
  summarise(
    total_patients = n(),
    sae_patients = sum(has_sae),
    .groups = "drop"
  ) %>%
  mutate(sae_result = sprintf("%d (%.1f%%)", sae_patients, (sae_patients/total_patients)*100))

格式调整 #

• 若需要保留两位小数，把%.1f改成%.2f即可，比如得到4 (19.05%)
• 若不需要小数，用%d替换，比如sprintf("%d (%d%%)", sae_patients, round((sae_patients/total_patients)*100))

内容的提问来源于stack exchange，提问作者BdR