r - 迭代 R 中交叉表的指定列

Question

我希望在同一个数据集中运行几十个交叉表，并使用一组结果变量。我有一个函数可以提供我想要的交叉表:

second_table = function(dat, variable1, variable2){
  
  dat %>% 
  tabyl({{variable1}}, {{variable2}}, show_na = FALSE) %>% 
  adorn_percentages("row") %>% 
  adorn_pct_formatting(digits = 1) %>% 
  adorn_ns() 
  
}

以 mtcars 数据集为例，该函数为我提供了我想要的单个变量:

cars = datasets::mtcars

second_table(cars, cyl, vs)

不过，我真正想要的是创建许多这些表，其中 dat = cars 和 variable2 = vs 参数保持不变，但使用几个不同的列作为 variable1 参数。出于本示例的目的，假设它是以下 4 个变量:

variables = c("cyl", "am", "gear", "carb")

我不确定 purrr 包中的 map 函数是否是执行此操作的最佳方法，但我一直没有成功尝试使用 map 和 map_at 等相关函数进行各种不同的操作。
如果有办法用 purrr 做到这一点，那么这就是我更愿意做的，但我愿意接受任何建议。我真的不在乎输出是什么样子，只是我可以得到我需要的所有交叉表，而无需多次复制和粘贴代码。
任何帮助是极大的赞赏!

Answer 1

由于您的数据集和第二个变量是固定的，您可以像这样简化过程:

library(tidyverse)
library(janitor)

imap(set_names(c("cyl", "am", "gear", "carb")), ~ mtcars %>%
       tabyl(!!rlang::sym(.x), vs, show_na = F) %>% 
       adorn_percentages("row") %>% 
       adorn_pct_formatting(digits = 1) %>% 
       adorn_ns() 
)

输出

$cyl
 cyl           0          1
   4   9.1%  (1) 90.9% (10)
   6  42.9%  (3) 57.1%  (4)
   8 100.0% (14)  0.0%  (0)

$am
 am          0         1
  0 63.2% (12) 36.8% (7)
  1 46.2%  (6) 53.8% (7)

$gear
 gear          0          1
    3 80.0% (12) 20.0%  (3)
    4 16.7%  (2) 83.3% (10)
    5 80.0%  (4) 20.0%  (1)

$carb
 carb          0          1
    1   0.0% (0) 100.0% (7)
    2  50.0% (5)  50.0% (5)
    3 100.0% (3)   0.0% (0)
    4  80.0% (8)  20.0% (2)
    6 100.0% (1)   0.0% (0)
    8 100.0% (1)   0.0% (0)

我用过 purrr::imap和 purrr::set_names (技术上来自 rlang 包)在输出列表中保留变量名称。