R 对多列中的因子使用自定义摘要函数

我对大量项目进行了调查，每个项目都有不同的分类响应选项，存储为因子。我需要以有效的方式总结这些列，最好使用

forcats:：fct_count（）

提供的功能。我还需要知道为每个变量提供了多少非NA回答，因为不同的项目显示给不同的受访者。我写了一个函数来创建一个整洁的小摘要数据框，但是我努力沿着每一列高效地运行这个函数，然后将结果合并到一个对象中（ala

ddply

）

我尝试了

sapply（）

，

gather（）

-将数据转换为长格式，然后运行

ddply（）

，但每个变量的不同级别似乎一直是个问题。请参阅下面的数据集和我的汇总功能的可复制示例。我可以为每个变量运行函数（如下所示），但我知道必须有一种更有效的方法来实现这一点，而不需要创建大量单独的摘要数据框对象。谢谢你能提供的帮助

data <- data.frame(
  ID = c(1:50),
  X = as.factor(sample(c("yes", "no", NA), 50, replace = TRUE)),
  Y = as.factor(sample(c("a", "b", "c", NA), 50, replace = TRUE)),
  Z = as.factor(sample(c("d", "e", "f", "g", "h", NA), 50, replace = TRUE))
)

library(tidyverse)
library(forcats)

factorsummaries.f <- function(x) {
  x <- na.omit(x)
  counts <- fct_count(fct_drop(x), sort = T)
  counts$f <- as.character(counts$f)
  total <- data.frame(f = "sum", n = as.numeric(sum(counts$n)))
  return(bind_rows(counts, total))
}

factorsummaries.f(data$X)
factorsummaries.f(data$Y)

---

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purrr:：map\u dfr

map_dfr(data[,2:ncol(data)], factorsummaries.f, .id = "colname")
#output  


 colname     f     n
   <chr> <chr> <dbl>
 1     X    no    18
 2     X   yes    17
 3     X   sum    35
 4     Y     a    14
 5     Y     c    13
 6     Y     b    12
 7     Y   sum    39
 8     Z     g    10
 9     Z     d     9
10     Z     h     8
11     Z     f     6
12     Z     e     5
13     Z   sum    38

map\u-dfr（数据[，2:ncol（数据）]，factorssummaries.f，.id=“colname”）
#输出
colname f n
1 X 18号
2 X是17
3乘35
4 Y a 14
5 Y c 13
6 Y b 12
7 Y和39
8ZG10
9 Z d 9
10 Z h 8
11 Z f 6
12 Z e 5
13 Z和38