使用 Officer 包将“列表”对象添加到 Word 文档

Question

第一次在这里发帖。

我正在尝试使用Officer 包将一些统计结果输出到Word 文档中。我知道 body_add_* 函数似乎只适用于数据帧。但是，像 gvlma 和 ncvTest 这样的函数和测试输出为具有非常规维度的列表，因此我无法使用 tidyr 包来整理列表，然后再使用 data.frame() 将它们转换为数据框。所以我需要帮助将这些作为列表的文本块添加到 Word 文档中。

到目前为止，我将这个作为 ADF 测试输出的非常好的列表，可以轻松转换为数据框：

# ADF test into dataframe
adf_df = data.frame(adf)
adf_df
ft <- flextable(data = adf_df) %>%
  theme_booktabs() %>%
  autofit()

# Output table into Word doc
doc <- read_docx() %>%
  body_add_flextable(value = ft) %>%
  body_add_par(gvlma)
fileout <- "test.docx"
print(doc, target = fileout)

body_add_par(gvlma) 行给出了错误：

Warning messages:
1: In if (grepl("<|>", x)) { :
  the condition has length > 1 and only the first element will be used
2: In charToRaw(enc2utf8(x)) :
  argument should be a character vector of length 1
all but the first element will be ignored

gvlma 以列表形式输出，这是输出：

Call:
lm(formula = PD ~ ., data = dataset)

Coefficients:
  (Intercept)  WorldBank_Oil  
        1.282         -1.449  


ASSESSMENT OF THE LINEAR MODEL ASSUMPTIONS
USING THE GLOBAL TEST ON 4 DEGREES-OF-FREEDOM:
Level of Significance =  0.05 

Call:
 gvlma(x = model) 

                    Value p-value                Decision
Global Stat        4.6172  0.3289 Assumptions acceptable.
Skewness           0.1858  0.6664 Assumptions acceptable.
Kurtosis           0.1812  0.6703 Assumptions acceptable.
Link Function      1.7823  0.1819 Assumptions acceptable.
Heteroscedasticity 2.4678  0.1162 Assumptions acceptable.

Answer 1

使用iris 数据集复制错误：

library(officer); library(flextable)

adf_df <- iris

ft <- flextable(data = adf_df) %>%
  theme_booktabs() %>%
  autofit()

gvlma <- lm(Petal.Length ~ Sepal.Length + Sepal.Width, data=iris)

# Output table into Word doc
doc <- read_docx() %>%
  body_add_flextable(value = ft) %>%
  body_add_par(gvlma)

警告信息： 1: 在 if (grepl("", x)) { : 条件有 长度 > 1 并且只使用第一个元素 2：在 charToRaw(enc2utf8(x)) ：参数应该是一个字符向量 除了第一个元素之外，长度为 1 的所有元素都将被忽略

这里的问题是线性模型被保存为列表，可以有效地调用测试参数或模型统计信息。作为静态输出不太好。

解决此问题的一种方法是使用来自library(broom) 的命令

library(broom)
gvlma2 <- tidy(gvlma)
gvlma3 <- glance(gvlma)

doc <- read_docx() %>%
  body_add_flextable(value = ft) %>%
  body_add_flextable(value = flextable(gvlma2)) %>%
  body_add_flextable(value = flextable(gvlma3))


fileout <- "test.docx"
print(doc, target = fileout)

gvlma2:

# A tibble: 3 x 5
  term         estimate std.error statistic  p.value
  <chr>           <dbl>     <dbl>     <dbl>    <dbl>
1 (Intercept)     -2.52    0.563      -4.48 1.48e- 5
2 Sepal.Length     1.78    0.0644     27.6  5.85e-60
3 Sepal.Width     -1.34    0.122     -10.9  9.43e-21

gvlma3:

   r.squared adj.r.squared sigma statistic  p.value    df logLik   AIC   BIC deviance df.residual
       <dbl>         <dbl> <dbl>     <dbl>    <dbl> <int>  <dbl> <dbl> <dbl>    <dbl>       <int>
 1     0.868         0.866 0.646      482. 2.74e-65     3  -146.  300.  312.     61.4         147