与R中的Stata类似的交叉表

我在加州大学洛杉矶分校工作

使用

R

，我尝试使用

xtabs

> xtabs(female~hon, data = read)
hon
 0  1 
77 32 

和

重塑2

> library(reshape2)
> melt <- melt(read, id="female")
> dcast(melt, variable ~ female, sum, subset = .(variable == "hon"))
hon
 0  1 
77 32 

但这只是预期结果的一部分

我想包括

非女性

（=

男性

）值，计算总数，并适当地分配名称

我是否缺少

R

中的一个简单函数

我看过这篇文章，但是由于这个问题中的代码没有包含

交叉表
的库
gmodels
，所以我无法应用它。输出看起来也不一样

library(gmodels)
read$gender <- ifelse(read$female==1, "Female", "Male")
with(read, CrossTable(hon, gender, prop.c=FALSE, prop.r = FALSE, prop.t = FALSE, prop.chisq = FALSE))

指定所有这些参数都很繁琐，因此如果您经常使用
CrossTable（）
函数，您可以编写一个包装函数：

tab <- function(x, y) {
  argx <- deparse(substitute(x))
  argy <- deparse(substitute(y))
  return(CrossTable(x, y, prop.c=FALSE, prop.r = FALSE, prop.t = FALSE, prop.chisq = FALSE, dnn = c(argx, argy)))
}

addmargins（table（read$hon，read$female））
？我看到这篇文章的可能副本，但这看起来与我在文章中提到的stata输出不同。大卫评论的补充：
addmargins（table（read$hon，read$female，dnn=c（“hon”，“female”））
thx@davidernburg，这就是我要找的。我在链接的帖子中做了一个编辑，它引用了包
gmodels
。我的帖子似乎是重复的
> table(read$hon, read$female)
     0  1
  0 74 77
  1 17 32

library(gmodels)
read$gender <- ifelse(read$female==1, "Female", "Male")
with(read, CrossTable(hon, gender, prop.c=FALSE, prop.r = FALSE, prop.t = FALSE, prop.chisq = FALSE))

   Cell Contents
|-------------------------|
|                       N |
|-------------------------|


Total Observations in Table:  200 


             | gender 
         hon |    Female |      Male | Row Total | 
-------------|-----------|-----------|-----------|
           0 |        77 |        74 |       151 | 
-------------|-----------|-----------|-----------|
           1 |        32 |        17 |        49 | 
-------------|-----------|-----------|-----------|
Column Total |       109 |        91 |       200 | 
-------------|-----------|-----------|-----------|

tab <- function(x, y) {
  argx <- deparse(substitute(x))
  argy <- deparse(substitute(y))
  return(CrossTable(x, y, prop.c=FALSE, prop.r = FALSE, prop.t = FALSE, prop.chisq = FALSE, dnn = c(argx, argy)))
}

with(read, tab(hon, gender))