您几乎成功了。再次查看文档。type选项，因为小于10的数值的默认值是分类的。
tbl_summary(data,by=NULL,label=NULL,statistic=list(all_continuous()~"{median} ({p25}, {p75})",all_categorical()~"{n} ({p}%)"),digits=NULL,type=NULL,value=NULL,missing=c("ifany","no","always"),missing_text="Unknown",missing_stat="{N_miss}",sort=all_categorical(FALSE)~"alpha...
3的文章，但是zblogphp目前只有获取某个分类的代码，于是百度了一下，看到鸟儿博客有这个代码，所以就用...
今（昨）天上午时候交流群里一个小伙伴关于管道符疑问中出现了tbl_summary函数，下午另一个小伙伴有...
type=specify the variable type (e.g. continuous, categorical, etc.) statistic=change the summary statistics presented digits=number of digits the summary statistics will be rounded to missing=whether to display a row with the number of missing observations ...
在这个例子中,我们按照"stype"变量分组,并选择了"api00"和"api99"两个变量进行总结。 三、tbl_svysummary的统计方法 tbl_svysummary函数的核心在于其背后的统计方法。它主要采用了以下几种统计方法: 1.加权平均数和加权比例:由于复杂抽样设计的数据通常带有权重,因此,tbl_svysummary在计算平均数和比例时会考虑这些...
df.rename(columns={'CLASS': 'myclass', 'TYPE': 'mytype'}, inplace=True) #a constant date i need to insert df.insert(0, 'myDate', pandas.Timestamp('2016-11-06')) t0 = perf_counter() df.to_sql("tblsummary", engine2, index = True, index_label="id", if_ex...
这一次，您首先需要一个pivot_wider将组统计数据放在单独的列中，并正确重命名统计数据列和标签列：
,levels = df$group %>% unique()) df_pval % t_test(value ~new_type) %>% adjust_pvalue(p.col...="p",method = "bonferroni") %>% add_significance(p.col="p.adj",) %>% add_xy_position(x="name") %...>% add_xy_position(x="new_type",dodge=0.8) %>% filter(p.adj.signi...
base包中的sweep函数是处理统计量的工具，一般可以结合apply()函数来使用。当我们我们需要将apply()统计...