根据代码，此dplyr组_的基本R等价物是什么？

具有以下代码块：

library(tidyverse)
by_age2 <- gss_cat %>%
  filter(!is.na(age)) %>%
  count(age, marital) %>%
  group_by(age) %>%
  mutate(prop = n / sum(n))

库（tidyverse）
按年龄2%
过滤器（！is.na（年龄））%>%
计数（年龄、婚姻状况）%>%
组别(年龄)%>%
变异（prop=n/和（n））

---

在base R中是否有一个简单的等效代码？

过滤器

可以替换为

gss\u cat[！is.na（gss\u cat$age），]

，但之后我遇到了麻烦。很明显，这是一项由

、
tapply
或
aggregate
完成的工作，但我一直没有找到正确的方法
by（gss_2，with（gss_2，list（年龄，婚姻）），length）
是朝着正确的方向迈出的一步，但是输出是糟糕的。
我们可以在
表上使用
比例
在
子集之后输出
来删除
NA
（
完成。案例
）并
选择
列

数据来自
forcats
软件包。因此，加载包并获取数据

library(forcats)
data(gss_cat)

使用上述
表格/比例

by_age2_base <- proportions(table(subset(gss_cat, complete.cases(age), 
       select = c(age, marital))), 1)

-与OP的输出进行比较

head(by_age2, 3)
# A tibble: 3 x 4
# Groups:   age [2]
    age marital           n   prop
  <int> <fct>         <int>  <dbl>
1    18 Never married    89 0.978 
2    18 Married           2 0.0220
3    19 Never married   234 0.940 


或者另一个选项是
aggregate/ave
（使用
R 4.1.0
）

尝试比例（表（子集（gss_cat，complete.cases（年龄），select=c（年龄，婚姻）））
head(by_age2, 3)
# A tibble: 3 x 4
# Groups:   age [2]
    age marital           n   prop
  <int> <fct>         <int>  <dbl>
1    18 Never married    89 0.978 
2    18 Married           2 0.0220
3    19 Never married   234 0.940 

by_age2_base_long <- subset(as.data.frame(by_age2_base), Freq > 0)

subset(gss_cat, complete.cases(age), select = c(age, marital)) |> 
    {\(dat) aggregate(cbind(n = age) ~ age + marital, 
      data = dat, FUN = length)}() |> 
   transform(prop = ave(n, age, FUN = \(x) x/sum(x)))