如何在R中为单一疾病（多编码）生成性别统计表格

这里给你几种实用的实现方式，都是R里常用的操作：

方法一：Base R 原生操作 #

先筛选出属于淋病的记录，再用table()统计性别分布，还能扩展计算比例：

# 筛选淋病对应的编码行
gonorrhoea_df <- subset(df, Disease %in% c("709", "1515", "20"))

# 生成性别频数统计表格
gender_table <- table(gonorrhoea_df$Gender)
print(gender_table)

# 如果需要比例统计（可选）
gender_prop_table <- prop.table(gender_table) * 100
print(gender_prop_table)

方法二：tidyverse/dplyr 管道式操作 #

如果你习惯用tidyverse的语法，这种链式操作更清晰，适合后续扩展分析：
首先确保安装并加载dplyr包：

# 安装包（首次使用需要）
# install.packages("dplyr")
library(dplyr)

# 筛选+统计一步完成
gender_stats <- df %>%
  filter(Disease %in% c("709", "1515", "20")) %>%
  count(Gender, name = "Count") %>%
  mutate(Percentage = (Count / sum(Count)) * 100)

print(gender_stats)

额外提示 #

• 如果你需要把统计结果输出成更美观的表格，可以用knitr::kable()（需要knitr包），比如：

# install.packages("knitr")
knitr::kable(gender_stats, caption = "淋病患者性别分布统计")

• 注意编码是字符串类型（你的示例里是字符），如果实际数据是数值，去掉引号即可，比如c(709, 1515, 20)。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user19807620