如何基于table()生成的对象用dplyr添加占比列

问题背景 #

用户拥有如下数据集：

dput(head(data, 50))
structure(list(Treatment = c("A", "A", "B", "A", "A", "A", "A", 
"B", "B", "B", "B", "A", "A", "B", "A", "B", "A", "B", "A", "A", 
"A", "A", "B", "B", "B", "A", "B", "B", "A", "B", "B", "B", "A", 
"A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "B", "A", "B", "A", 
"B", "A", "A", "B"), Death = c(1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 1, 0, 
1, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 1, 
0, 1, 0, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 1), `Last observation (days)` = c(276, 
212, 154, 222, 33, 299, 344, 180, 49, 324, 74, 66, 196, 269, 
353, 332, 302, 211, 69, 55, 338, 103, 108, 7, 199, 64, 10, 236, 
82, 242, 34, 239, 197, 315, 243, 5, 126, 44, 260, 363, 246, 193, 
190, 151, 279, 215, 142, 183, 328, 119), `Age (years)` = c(92.64, 
15.68, 10.39, 66.43, 79.59, 74.24, 77.06, 31.06, 11.28, 52.65, 
16.66, 13.01, 42.91, 63.8, 9.99, 1.92, 33.52, 8.68, 61.97, 28.99, 
86.73, 16.96, 5.8, 51.27, 21.28, 36.08, 26.12, 64.53, 52.99, 
7.17, 42.37, 57.63, 83.48, 67.67, 1.12, 23.16, 81.61, 6.47, 72.69, 
29.15, 73.69, 60.3, 9.21, 18.6, 34.73, 24.31, 0.37, 22.06, 9.89, 
30.78), `Age (years)_cat` = c("old", "young", "young", "old", 
"old", "old", "old", "young", "young", "old", "young", "young", 
"young", "old", "young", "young", "young", "young", "old", "young", 
"old", "young", "young", "old", "young", "young", "young", "old", 
"old", "young", "young", "old", "old", "old", "young", "young", 
"old", "young", "old", "young", "old", "old", "young", "young", 
"young", "young", "young", "young", "young", "young")), row.names = c(NA, 
-50L), class = c("tbl_df", "tbl", "data.frame"))

已通过以下代码生成交叉表：

data %>%
  mutate(Death = ifelse(Death == 0, 'No Death', 'Death'))%$%
  as.data.frame(with(., table(Death, Treatment))) 

目前使用以下代码实现添加占比列：

data %>%
  mutate(Death = ifelse(Death == 0, 'No Death', 'Death')) %>%
  group_by(Treatment, Death) %>% 
  summarize(n = n()) %>% 
  mutate(freq = n/sum(n)) 

问题：是否可以基于上述table()生成的对象，使用dplyr实现添加对应占比列的效果？

解决方案 #

可以直接基于table生成的数据框，通过dplyr完成占比列的添加，具体实现有两种方式：

方式一：分步处理 #

先将table对象转换为数据框，再分组计算占比：

# 生成table对应的数据集
table_df <- data %>%
  mutate(Death = ifelse(Death == 0, 'No Death', 'Death'))%$%
  as.data.frame(with(., table(Death, Treatment))) 

# 基于table_df添加占比列
table_df %>%
  group_by(Treatment) %>%
  mutate(freq = Freq / sum(Freq))

方式二：管道链式处理 #

将生成table数据框和计算占比合并为一个管道操作：

data %>%
  mutate(Death = ifelse(Death == 0, 'No Death', 'Death'))%$%
  as.data.frame(with(., table(Death, Treatment))) %>%
  group_by(Treatment) %>%
  mutate(freq = Freq / sum(Freq))

说明 #

这里核心逻辑是按Treatment分组，用每组的Freq总和（即该处理组的总样本数）去除每个Death类别的频数，得到的结果和你之前通过group_by(Treatment, Death)再summarize的结果完全一致。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者12666727b9