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我想使用 expss 包构建累积百分比表，包括升序 (0% -> 100%) 和降序 (100% -> 0%) 订单。fre()已经有一个用于升序的现有函数（即），尽管生成的表没有太多可定制的。

我想将这些计算包含在tab_stat_fun指令中，并设法获得未加权数据集的所需输出。考虑以下示例（infert数据集）：

infert %>%
  tab_cells(age) %>%
  tab_cols(total()) %>%
  tab_stat_cases(label="N", total_row_position="above", total_statistic="u_cases", total_label="TOTAL") %>%
  tab_stat_cpct(label="%Col.", total_row_position="above", total_statistic="u_cpct", total_label="TOTAL") %>%
  tab_stat_fun(label="% Asc.", function(x){100*cumsum(table(sort(x)))/sum(table(sort(x)))}) %>%
  tab_stat_fun(label="% Desc.", function(x){100-(100*cumsum(table(sort(x)))/sum(table(sort(x))))}) %>%
  tab_pivot(stat_position="inside_columns")

效果很好，但是如果我想用数字向量来衡量这些结果（为了演示infert$w <- as.vector(x=rep(2, times=nrow(infert)), mode='numeric')：），这将不可避免地导致错误，因为 sum 和 cumsum 都不接受 weights 参数（据我所知）。

是否有一个特殊的内置函数可以解决问题？或者可能意味着将年龄向量乘以权重向量的函数组合？

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没有这种现成的功能。但是，我们可以利用您的方法，只需替换base::table为base::xtabs. 后者可以计算加权频率：

library(expss)
data(infert)
infert$w <- as.vector(x=rep(2, times=nrow(infert)), mode='numeric')

cumpercent = function(x, weight = NULL){
    if(is.null(weight)) weight = rep(1, length(x))
    counts = xtabs(weight ~ x)
    100*cumsum(counts)/sum(counts)    
}

infert %>%
    tab_cells(age) %>%
    tab_cols(total()) %>%
    tab_weight(w) %>% 
    tab_stat_cases(label="N", total_row_position="above", total_statistic="u_cases", total_label="TOTAL") %>%
    tab_stat_cpct(label="%Col.", total_row_position="above", total_statistic="u_cpct", total_label="TOTAL") %>%
    tab_stat_fun(label="% Asc.", cumpercent) %>%
    tab_stat_fun(label="% Desc.", function(x, weight = NULL){100-cumpercent(x, weight)}) %>%
    tab_pivot(stat_position="inside_columns")
于 2020-04-22T19:12:44.193 回答