统计表中的发生次数并在rmarkdown中显示，可伸缩性

让我们以以下数据帧为例：

df <- data.frame(state = c('up', 'up', 'up', 'down', 'down', 'up', 'down', 'down'), type = c('A', 'A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'B'))

---

我的问题是：有没有更好的方法？当你有很多因素组合，并且比例很差时，这种方法会变得非常乏味。

我们可以使用

表格

tbl <- table(df)


或者如果我们还需要“state”列（而不是上面的行名称）


在rmarkdown中，上述内容可用作

```{r echo = FALSE, include = FALSE, cache=FALSE}
df <- data.frame(state = c('up', 'up', 'up', 'down', 'down', 'up', 
   'down', 'down'), type = c('A', 'A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'B'))
library(dplyr)
library(tidyr)
library(kableExtra)
out <- count(df, state, type) %>% 
              spread(type, n)

```



```{r code1, results = 'asis', echo = FALSE}
kable(out, "html") %>%
  kable_styling()
```

`{r echo=FALSE，include=FALSE，cache=FALSE}
df%
kable_造型（）
```
要做什么？计算发生次数或在表中显示它们？这是两个完全不同的问题。要计算发生率，下面发布的
表
解决方案似乎是正确的方法。对不起，我说的模棱两可。
tbl <- table(df)

as.data.frame.matrix(tbl)

library(tidyverse)
count(df, state, type) %>% 
              spread(type, n)

```{r echo = FALSE, include = FALSE, cache=FALSE}
df <- data.frame(state = c('up', 'up', 'up', 'down', 'down', 'up', 
   'down', 'down'), type = c('A', 'A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'B'))
library(dplyr)
library(tidyr)
library(kableExtra)
out <- count(df, state, type) %>% 
              spread(type, n)

```



```{r code1, results = 'asis', echo = FALSE}
kable(out, "html") %>%
  kable_styling()
```