如何在R中同时统计多列的0、1及NA响应次数？

问题背景 #

我需要统计问卷数据中每列的0、1、NA响应次数，但尝试的代码都在统计行组合的出现次数，无法得到目标格式。

数据与尝试过程 #

我的数据：

df <- read.table(text = " A  B  C
0   NA   1
1   0   NA
0   1   0
NA  NA  1
0   0   1
1   0   NA
0   1   NA ", header = TRUE)

我试过以下代码：

df %>%
  group_by(A, B, C)%>% 
  summarise(count = n())

以及count(A, B, C)，得到的结果是各列值组合的出现次数：

A  B  C  n
0  0  1  1
0  1  0  1
0  1  NA 1
0  NA 1  1 
1  0  NA 2
NA NA 1  1

期望输出 #

我需要的是按列统计0、1、NA的总次数，格式如下：

Response 0 1 NA
Column A 4 2 1
Column B 3 2 2
Column C 1 3 3

解决方案 #

方法1：tidyverse工具链（推荐） #

通过宽表转长表统计，再转回宽表的思路实现：

library(tidyverse)

df %>%
  # 将所有列转为长格式：列名存为Column，对应值存为Response
  pivot_longer(everything(), names_to = "Column", values_to = "Response") %>%
  # 统计每个列下各响应值的出现次数
  count(Column, Response) %>%
  # 转回宽格式，缺失的计数用0填充
  pivot_wider(names_from = Response, values_from = n, values_fill = 0) %>%
  # 调整列名格式以匹配期望输出
  mutate(Column = paste0("Column ", Column)) %>%
  rename(Response = Column)

方法2：Base R实现 #

无需加载第三方包，用lapply结合table处理：

# 遍历每列，统计0/1/NA的次数（useNA="always"强制统计NA）
col_counts <- lapply(df, function(x) table(x, useNA = "always"))

# 合并结果为数据框并调整格式
result <- as.data.frame(do.call(rbind, col_counts))
result$Response <- paste0("Column ", rownames(result))
# 调整列顺序，匹配期望输出
result <- result[, c(4, 1, 2, 3)]
rownames(result) <- NULL

print(result)

方法3：janitor包简化操作 #

janitor的tabyl函数专门用于这类频次统计：

library(janitor)

df %>%
  # 对每列生成频次表，合并为数据框
  map_dfr(tabyl, useNA = "always", .id = "Response") %>%
  # 调整列名格式
  mutate(Response = paste0("Column ", Response)) %>%
  # 选择并调整列顺序，重命名NA列
  select(Response, `0`, `1`, `<NA>`) %>%
  rename(NA = `<NA>`)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Pendragon