R中的基础数据检查和表创建

我正在研究一个新冠病毒感染者的数据集。数据集由2010名个人和四列组成：

• 死者：如果此人死于电晕（1：是，0：否）
• 性别：男/女
• 年龄：人的年龄（从2岁到99岁）
• 国家：此人来自哪个国家（法国、日本、韩国、印度尼西亚）

我想为你做桌子

• 每个国家的死亡人数
• 每种性别的死亡人数，以及
• 每个国家：死亡人数，按性别分列

除了通过手动计数然后在矩阵中设置值来查找信息外，我还没有找到任何好的方法，这是不可行的。可以使用以下代码检索数据：

id = "1CA1RPRYqU9oTIaHfSroitnWrI6WpUeBw"
d.corona = read.csv(sprintf("https://docs.google.com/uc?id=%s&export=download",id),header = T)

1） 每个国家的死亡人数

d.corona %>% group_by(country) %>% summarise(number_of_deceased = sum(deceased))

#  country   number_of_deceased
#  <fct>                  <int>
#1 France                    14
#2 indonesia                  2
#3 japan                      3
#4 Korea                     26

d.corona%>%按（国家）分组%>%总结（死亡人数=总和（死亡））
#死亡人数的国家编号
#                    
#1法国14
#2印度尼西亚2
#3日本3
#4韩国26

2） 每种性别的死亡人数

d.corona %>% group_by(sex) %>% summarise(number_of_deceased = sum(deceased))

#   sex    number_of_deceased
#  <fct>               <int>
#1 female                 14
#2 male                   31

d.corona %>% 
     group_by(country, sex) %>% 
     summarise(number_of_deceased = sum(deceased))

#  country   sex    number_of_deceased
#  <fct>     <fct>               <int>
#1 France    female                  5
#2 France    male                    9
#3 indonesia female                  1
#4 indonesia male                    1
#5 japan     female                  0
#6 japan     male                    3
#7 Korea     female                  8
#8 Korea     male                   18

d.corona%>%按性别分组%>%总结（死亡人数=死亡总数））
#死者的性别数字
#                 
#1女14
#2男31

3） 每个国家：死亡人数，按性别分列

d.corona %>% group_by(sex) %>% summarise(number_of_deceased = sum(deceased))

#   sex    number_of_deceased
#  <fct>               <int>
#1 female                 14
#2 male                   31

d.corona %>% 
     group_by(country, sex) %>% 
     summarise(number_of_deceased = sum(deceased))

#  country   sex    number_of_deceased
#  <fct>     <fct>               <int>
#1 France    female                  5
#2 France    male                    9
#3 indonesia female                  1
#4 indonesia male                    1
#5 japan     female                  0
#6 japan     male                    3
#7 Korea     female                  8
#8 Korea     male                   18

d.corona%>%
按（国家、性别）分组%>%
总结（死亡人数=死亡总数）
#国家性别死亡人数
#                      
#1法国女5
#2法国男9
#3印度尼西亚女1
#4印度尼西亚男1
#5日本女性0
#6日本男3
#7韩国女8
#8韩国男18

或者可能：

d.corona %>%
  group_by(country) %>%
  summarise(number_of_deceased_male = sum(deceased[sex == 'male']), 
            number_of_deceased_female = sum(deceased[sex == 'female']))


# country   number_of_deceased_male number_of_deceased_female
#  <fct>                       <int>                     <int>
#1 France                          9                         5
#2 indonesia                       1                         1
#3 japan                           3                         0
#4 Korea                          18                         8

d.corona%>%
按（国家）划分的组别%>%
总结（死亡人数男性=总和（死亡[性别='男性]），
死亡人数女性=总数（死亡[性别='女性]）
#国家/地区死亡人数男性死亡人数女性
#                                              
#1法国9 5
#2印度尼西亚1 1
#3日本3 0
#4韩国18 8