如何对比两个R dataframe指定列 生成含占比、p值的汇总对比表

你正在使用的tableone包本身就支持多组对比功能，不需要额外安装其他包，仅需要将两个数据框合并后新增分组标识列即可实现需求，操作步骤如下：

1. 合并数据集并新增分组标识

# 给两个数据框新增来源分组列
df1$group <- "df1"
df2$group <- "df2"

# 纵向合并两个数据集
combined_df <- rbind(df1, df2)

2. 配置分析变量

# 填写你需要对比的特征列
listVar <- c("age_group", "gender")
# 配置分类变量列表
catVar <- listVar

3. 生成对比统计表格

# 通过strata参数指定分组列，自动计算组间检验p值
compare_table <- CreateTableOne(
  vars = listVar,
  data = combined_df,
  factorVars = catVar,
  strata = "group"
)

4. 输出目标格式结果

# 打印结果，默认输出两组统计值+检验p值
print(compare_table, showAllLevels = TRUE)

# 如需导出为可编辑的数据框可执行以下代码
table_result <- as.data.frame(print(compare_table, showAllLevels = TRUE, printToggle = FALSE))

可选参数调整说明 #

• 分类变量默认使用卡方检验，连续变量默认根据正态性选择t检验/秩和检验，可通过CreateTableOne的testNormal/testNonNormal/testExact参数自定义检验方法
• 可通过print函数的catDigits/contDigits参数调整百分比、数值的小数位数，添加smd = TRUE可额外输出标准化均值差指标

内容的提问来源于stack exchange，提问作者n23