如何在gtsummary中对指定变量而非整个数据集做子集筛选

实现单变量独立筛选统计有两种常用方案，差异在于gear占比的统计分母，可按需选择：

方案1：gear占比仅基于档位为3/4的观测计算 #

实现最简单，仅需临时将gear等于5的取值替换为缺失值，不会改动其他变量的原始数据，mpg的统计会自动保留全部观测值：

library(gtsummary)
library(dplyr) 

mtcars %>%
  select(cyl, mpg, gear) %>%
  # 仅修改gear列，将档位5设为缺失值，其他列无变化
  mutate(gear = na_if(gear, 5)) %>%
  tbl_summary(
    by = cyl,
    # 隐藏gear的缺失值统计行
    missing = "no"
  )

方案2：gear占比基于全量观测计算 #

如果需要3/4档的占比以整个数据集的观测数为分母，可先生成全量统计结果，再针对性过滤表格中的对应行：

library(gtsummary)
library(dplyr) 

mtcars %>%
  select(cyl, mpg, gear) %>%
  tbl_summary(by = cyl) %>%
  # 仅移除gear变量中档位为5的统计行，其他变量的统计结果完全不变
  modify_table_body(
    ~ filter(.x, !(variable == "gear" & label == "5"))
  )

内容的提问来源于stack exchange，提问作者mdb_ftl