如何在R中的数据表列表中添加合计和百分比行？

在R中的数据表列表中添加合计和百分比行，可以使用dplyr和tidyr这两个常用的R包来实现。

首先，需要加载这两个包：

library(dplyr)
library(tidyr)

假设我们有一个名为df的数据表，包含了多个数据列。我们可以使用dplyr中的summarise()函数来计算每列的合计，并将结果存储在一个新的行中：

df_total <- df %>%
  summarise(across(everything(), sum, na.rm = TRUE))

这里的across(everything(), sum, na.rm = TRUE)表示对数据表中的每一列应用sum函数进行求和操作，na.rm = TRUE表示忽略缺失值。将计算结果存储在df_total中。

接下来，我们可以使用tidyr中的add_row()函数将合计行添加到原始数据表中：

df_with_total <- df %>%
  add_row(df_total, .before = 1)

这里的.before = 1表示将合计行添加到第一行之前。将结果存储在df_with_total中。

如果想要在数据表中添加百分比行，可以使用dplyr中的mutate()函数和tidyr中的pivot_longer()函数来实现。

首先，使用mutate()函数计算每列的百分比值：

df_percent <- df %>%
  mutate(across(everything(), ~./sum(.), na.rm = TRUE))

这里的across(everything(), ~./sum(.), na.rm = TRUE)表示对数据表中的每一列应用匿名函数，将每个元素除以该列的合计值，得到百分比值。

然后，使用pivot_longer()函数将数据表转换为长格式，方便添加百分比行：

df_long <- df_percent %>%
  pivot_longer(cols = everything(), names_to = "列名", values_to = "值")

这里的cols = everything()表示对所有列进行转换，names_to = "列名"表示将列名存储在名为"列名"的新列中，values_to = "值"表示将原始数据存储在名为"值"的新列中。

最后，使用add_row()函数将百分比行添加到转换后的数据表中：

df_with_percent <- df_long %>%
  add_row(列名 = "百分比", 值 = 1, .before = 1)

这里的列名 = "百分比"表示百分比行的列名，值 = 1表示百分比行的值为1，.before = 1表示将百分比行添加到第一行之前。

以上就是在R中的数据表列表中添加合计和百分比行的方法。请注意，这只是一种实现方式，具体的操作可能根据数据表的结构和需求有所调整。