是否使用带有dplyr管道语法的base中的table（）函数？

我喜欢dplyr的语法，但我很难像使用base R table（）函数一样轻松地获得列联表。table（）可以，但我不知道如何将其合并到dplyr管道语法中

谢谢你的帮助

下面是一些示例数据，它们具有我试图获取的输出

df <- tibble(id=c(rep("A",100),rep("B",100),rep("C",100)),
               val=c(rnorm(300,mean=500,sd=100))) %>%
  mutate(val_bin=cut(val,breaks=5))

table(df$id,df$val_bin)

---

我们可以

选择感兴趣的列并应用
表

library(dplyr)
df %>% 
    select(id, val_bin) %>%
    table


或者另一个选项是在
{}

df %>%
    {table(.$id, .$val_bin)}


在
tidyverse
中，要获得所需的输出，它要复杂一些

library(dplyr)
library(tidyr)
df %>%
   count(id, val_bin) %>%
   pivot_wider(names_from = val_bin, values_from = n, values_fill = list(n = 0)) %>%
   column_to_rownames('id')
#   (214,338] (338,461] (461,584] (584,707] (707,831]
#A         5        30        44        20         1
#B         9        30        34        27         0
#C         8        28        43        20         1

一个选项是将
与
一起使用：

df%>%
带（，表格（id，val_bin））
#瓦鲁宾
#身份证号码（228327）（327426）（426525）（525624）（624723）
#A 4 19 39 22 16
#B 5 15 41 32 7
#C 5 14 44 25 12

从技术上讲，不需要

df%>%
带（表（id，val_-bin））

但我发现，在容易混淆数据去向的情况下（在
与
或
表中
）（提示：这几乎总是第一个函数，
与
在一起。）
谢谢！我最终使用了spread（）而不是pivot\u wide（），但得到了相同的结果。
library(dplyr)
library(tidyr)
df %>%
   count(id, val_bin) %>%
   pivot_wider(names_from = val_bin, values_from = n, values_fill = list(n = 0)) %>%
   column_to_rownames('id')
#   (214,338] (338,461] (461,584] (584,707] (707,831]
#A         5        30        44        20         1
#B         9        30        34        27         0
#C         8        28        43        20         1