如何在R中合并频率表上的属性？

假设我有两个变量。请参见下面的虚拟数据：

在250条记录中：

性

男:100

女：150

头发

短：110

长：140

下面提供了我当前使用的代码，为每个变量创建了一个不同的表：

sexTable <- table(myDataSet$Sex)
hairTable <- table(myDataSet$Hair)

View(sexTable):
|------------------|------------------|
|       Level      |    Frequency     |
|------------------|------------------|
|        Male      |       100        |
|       Female     |       150        |
|------------------|------------------|


View(hairTable)
|------------------|------------------|
|       Level      |    Frequency     |
|------------------|------------------|
|        Short     |       110        |
|        Long      |       140        |
|------------------|------------------|

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在转换为

data.frame

之后，我们可以使用

bind\u rows

library(dplyr)
bind_rows(list(sex = as.data.frame(sexTable),
       Hair = as.data.frame(hairTable)), .id = 'Variables')

---

使用可复制的示例

tbl1 <- table(mtcars$cyl)
tbl2 <- table(mtcars$vs)
bind_rows(list(sex = as.data.frame(tbl1), 
       Hair = as.data.frame(tbl2)), .id = 'Variables')%>% 
   mutate(Variables = replace(Variables, duplicated(Variables), ""))

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tbl1这是一个很好的建议。感谢您，这些值按预期返回，尽管在打印结果后出现以下错误：
警告消息：1：在绑定_行中（x，.id）：因子级别不相等：强制到字符2：在绑定_行中（x，.id）：绑定字符和因子向量，强制到字符向量3：在绑定_行中（x，.id）：绑定字符和因子向量，强制为字符向量
。这意味着什么？此外，当水平具有相同的变量时，不应重复该变量。（如我的问题所示，男性和女性都有性别差异）@LoizosVasileiou这只是一个友好的警告。发生这种情况是因为其中一个数据集具有不同的列类型（因子），因此它被转换为
character
类。很抱歉再次询问，如果我还需要在变量名称附近提供N（N of Sex=250），我应该搜索什么。问题已更新。@Loizosvasileyou为此，我不会将值替换为空白。如果将变量保持为
bind_行（list（sex=as.data.frame（tbl1），Hair=as.data.frame（tbl2）），.id='Variables'）%%>%filter（Variables='sex'，Freq==11）%%>%pull（Freq）\[1]11
tbl1 <- table(mtcars$cyl)
tbl2 <- table(mtcars$vs)
bind_rows(list(sex = as.data.frame(tbl1), 
       Hair = as.data.frame(tbl2)), .id = 'Variables')%>% 
   mutate(Variables = replace(Variables, duplicated(Variables), ""))

dat1 <- transform(as.data.frame(tbl1), 
  Freq = sprintf('%d (%0.2f%%)', Freq,   as.numeric(prop.table(tbl1) * 100)))
dat2 <- transform(as.data.frame(tbl2), 
  Freq = sprintf('%d (%0.2f%%)', Freq,   as.numeric(prop.table(tbl2) * 100)))
bind_rows(list(sex = dat1, Hair = dat2, .id = 'Variables')