一种可能性是在使用tidyverse包进行一些转换后使用janitor包：

library(janitor)
library(dplyr)
library(tidyr)

counts <- a %>% 
  pivot_longer(everything(), values_to = "Category") %>% 
  mutate(Category = c("Yes", "No")[Category]) %>% 
  tabyl(Category, name)

输出

Category b1 b2 b3
       No  3  1  0
      Yes  1  3  4

至于百分比，您可以使用janitoradorn函数：

counts %>% 
  adorn_percentages(denominator = "col") %>% 
  adorn_totals("row") %>% 
  adorn_pct_formatting()

注意，请参阅?adorn_pct_formatting以了解其他格式选项。

输出

Category     b1     b2     b3
       No  75.0%  25.0%   0.0%
      Yes  25.0%  75.0% 100.0%
    Total 100.0% 100.0% 100.0%

你可以在tidyverse中使用pivots和简单的聚合，尽管我也同意@LMc的观点，janitor是一个很好的表格汇总包。

library(tidyverse)

a |> 
  pivot_longer(everything()) |> 
  group_by(name, value) |> 
  summarise(n = n()) |> 
  mutate(p = n / sum(n)) |> 
  pivot_wider(id_cols = value, names_from = name, values_from = n, values_fill = 0)

# A tibble: 2 × 4
  value    b1    b2    b3
  <chr> <int> <int> <int>
1 No        3     1     0
2 Yes       1     3     4

或者使用values_from = p：

# A tibble: 2 × 4
  value    b1    b2    b3
  <chr> <dbl> <dbl> <dbl>
1 No     0.75  0.25     0
2 Yes    0.25  0.75     1