【发布时间】:2011-10-19 21:15:13
【问题描述】:
是否可以做到以下几点:
loc1 <- c("Aa", "Aa", "aa", "Aa")
loc2 <- c("aa", "aa", "aa", "AA")
loc3 <- c("aa", "Aa", "aa", "aa")
gen <- data.frame(loc1, loc2, loc3)
loc1g <- c(0.01, 0.5, 1, 0.75)
loc2g <- c(0.2, 0.1, 0.2, 0.6)
loc3g <- c(0.8, 0.8, 0.55, 1)
pval <- data.frame(loc1g, loc2g, loc3g)
我想打印到一个文件以生成数据帧,这种方式由 pval 数据帧有条件地格式化。生成颜色的比 (row1, col1) 的平均值取决于 pvale (row1, col1)。以下是颜色编码:
0 to 0.3 is "red" text color
0.31 to 0.7 is "yellow"
> 0.7 is "red"
gen[1,1] 将以红色文本颜色打印为“Aa”,依此类推....
感谢您的帮助。
编辑:
我对打印而不是在图表中绘图更感兴趣。如果我可以将输出保存为 MS excel 并在 MSEXCEL 中打开,那就太好了。我也可以是其他类型的文本编辑器格式,可以读取颜色编码的文本。因为我的原始数据矩阵的尺寸应该是 1000 x 1000 甚至更大。我想快速了解每个 gen 类别的 p 值。
【问题讨论】:
-
你想到了什么样的文件?可以将其作为图形、乳胶文件或 Excel 来执行,仅举几个选项。
-
还要澄清一下,您不能以纯文本形式执行此操作,例如交互式 R 会话中的输出。纯文本没有颜色...
-
您可以使用某种降价语言生成表格(参见例如
ascii包),但要做好准备:基本的 R 控制台/GUI/IDE 将无法对其进行解析/着色。 HTML/LaTeX/xls 可能是另一种选择。 -
感谢您的帮助,请查看我的编辑...。如果您详细说明或提供有目的的解决方案的代码,我将不胜感激,抱歉我的知识有限...
-
我不明白你为什么不只使用 R 来找出哪些 p 值是“不可靠的”。即使对 1000 x 1000 的矩阵进行颜色编码,也难以阅读。
标签: excel r formatting