R中xtable的变量概述答案

【问题标题】：Variables Overview with xtable in RR中xtable的变量概述
【发布时间】：2011-05-05 15:18:30
【问题描述】：

我想知道是否可以从命令 str(x) 创建一个 xtable 以从您使用的变量中获得概览。这将是一个很好的功能，可以将某人介绍给数据集，但自己创建它很烦人。所以我尝试的是像这样制作xtable：

str(cars)
require(xtable)
xtable(str(cars))

汽车数据集来自 R。不幸的是，xtable 没有给出str() 的 Latexcode。这里有可能比 R 更聪明吗？以下是xtable 会理解的主要命令：

methods(xtable)

有什么想法吗？

【问题讨论】：

xtable(summary(cars))?
str 的问题在于它没有给出输出。也许是`xtable(cars[1:10,])´
嘿马诺尔！感谢您的想法，但我想对变量进行规范。像汽车：整数，品牌：因素（宝马，大众，奔驰）。

标签： r statistics xtable

【解决方案1】：

另一个要查看的包是reporttools。这是一段简短的代码，用于说明它在 reshape 包中的 tips 数据集上的用法。两个摘要语句都生成乳胶代码，可以复制粘贴到文档中，或用于编织。

library(reporttools)
data(tips, package = 'reshape')

# summarize numeric variables
tableContinuous(tips[,sapply(tips, is.numeric)])

# summarize non-numeric variables
tableNominal(tips[,!sapply(tips, is.numeric)])

编辑。如果你真的必须使用str，那么这里有一种方法

str_cars = capture.output(str(cars))
xtable(data.frame(str_cars))

报告工具的输出：

【讨论】：

你好拉姆纳特！这非常接近我的需要。到目前为止感谢！我真正想要的是将表格合并为连续值和分类值！但我不需要的是描述性统计数据......我需要的是接近基本 R 中的 str() 命令，但对于 Latex 来说是一种好看的方式。也许这是不可能的，我必须创建一个手动表......我想知道为什么没有简单的命令，因为经常需要引入变量，让读者熟悉你正在处理的内容:)跨度>

【解决方案2】：

如果您愿意花一些时间研究Hmisc 软件包的工作原理，您很快就会发现有许多实用程序可以帮助您完成此类任务。特别是contents()方法通过report方便了data.frame的描述

名称、标签（如果有）、单位（如果任何），因子水平的数量（如果任何）、因子水平、类别、存储模式和 NA 数量

标签和单位可以绑定（在内部，作为attributes）到每个变量。有关联的print、html和latex方法用于查看和导出。

另一个不错的功能是describe() 函数，如下所示：

> describe(cars)
cars 

 2  Variables      50  Observations
--------------------------------------------------------------------------------
speed 
      n missing  unique    Mean     .05     .10     .25     .50     .75     .90 
     50       0      19    15.4     7.0     8.9    12.0    15.0    19.0    23.1 
    .95 
   24.0 

          4 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 22 23 24 25
Frequency 2 2 1 1  3  2  4  4  4  3  2  3  4  3  5  1  1  4  1
%         4 4 2 2  6  4  8  8  8  6  4  6  8  6 10  2  2  8  2
--------------------------------------------------------------------------------
dist 
      n missing  unique    Mean     .05     .10     .25     .50     .75     .90 
     50       0      35   42.98   10.00   15.80   26.00   36.00   56.00   80.40 
    .95 
  88.85 

lowest :   2   4  10  14  16, highest:  84  85  92  93 120 
--------------------------------------------------------------------------------

【讨论】：

嘿chl！非常有趣的包。我尝试了您提供的命令，似乎值得花一些时间学习应用！真的很快：我尝试使用“Latex(str(x))”命令（我知道这只是一个愚蠢的尝试），但它似乎是一种不同的计算 Latex 代码的方法（与 xtable 命令相比）。我只需要对变量进行简短概述，因为它是由 str() 提供的。 contents() 和 describe() 在获取有关数据的一些信息方面比 str() 好得多，但我需要的是一个简短的总结！

【解决方案3】：

由于xtable 与data.frames 和matrix 对象一起使用时提供最佳结果，我建议这样：

library(xtable)
library(plyr)
dtf <- sapply(mtcars, each(min, max, mean, sd, var, median, IQR))
xtable(dtf)
% latex table generated in R 2.12.2 by xtable 1.5-6 package                                                                  
% Thu May  5 19:40:08 2011                                                                                                   
\begin{table}[ht]                                                                                                            
\begin{center}                                                                                                               
\begin{tabular}{rrrrrrrrrrrr}                                                                                                
  \hline                                                                                                                     
 & mpg & cyl & disp & hp & drat & wt & qsec & vs & am & gear & carb \\                                                       
  \hline                                                                                                                     
min & 10.40 & 4.00 & 71.10 & 52.00 & 2.76 & 1.51 & 14.50 & 0.00 & 0.00 & 3.00 & 1.00 \\                                      
  max & 33.90 & 8.00 & 472.00 & 335.00 & 4.93 & 5.42 & 22.90 & 1.00 & 1.00 & 5.00 & 8.00 \\                                  
  mean & 20.09 & 6.19 & 230.72 & 146.69 & 3.60 & 3.22 & 17.85 & 0.44 & 0.41 & 3.69 & 2.81 \\                                 
  sd & 6.03 & 1.79 & 123.94 & 68.56 & 0.53 & 0.98 & 1.79 & 0.50 & 0.50 & 0.74 & 1.62 \\                                      
  var & 36.32 & 3.19 & 15360.80 & 4700.87 & 0.29 & 0.96 & 3.19 & 0.25 & 0.25 & 0.54 & 2.61 \\                                
  median & 19.20 & 6.00 & 196.30 & 123.00 & 3.70 & 3.33 & 17.71 & 0.00 & 0.00 & 4.00 & 2.00 \\                               
  IQR & 7.38 & 4.00 & 205.18 & 83.50 & 0.84 & 1.03 & 2.01 & 1.00 & 1.00 & 1.00 & 2.00 \\                                     
   \hline                                                                                                                    
\end{tabular}                                                                                                                
\end{center}                                                                                                                 
\end{table}

对不起，冗长的输出。您可以获取 PDF here。 each 是一个非常通用的函数，因为您可以很容易地定义自定义摘要。此外，str 将输出返回到标准输出，因此您无法检索特定变量的摘要。在这种情况下，sapply 将简化结果，产生matrix 而不是data.frame。但这不是问题，对吧？

【讨论】：

感谢您的努力！这对我将来构建 xtable 命令非常有帮助！但我只需要列中的变量和级别，如上图所示！不需要任何描述性统计数据:)
嗯……那是完全不同的东西。你应该这么说的。您能否重新表述您的问题，以便我们以不同的方式解决它？请务必提供一些虚拟数据。

【解决方案4】：

你也可以看看，

library(magrittr)
    library(qwraps2)

    mtcars2 <-
      dplyr::mutate(mtcars,
                    cyl_factor = factor(cyl,
                                        levels = c(6, 4, 8),
                                        labels = paste(c(6, 4, 8), "cylinders")),
                    cyl_character = paste(cyl, "cylinders"))

    our_summary1 <-
      list("Miles Per Gallon" =
             list("min" = ~ min(.data$mpg),
                  "max" = ~ max(.data$mpg),
                  "mean (sd)" = ~ qwraps2::mean_sd(.data$mpg)),
           "Displacement" =
             list("min" = ~ min(.data$disp),
                  "median" = ~ median(.data$disp),
                  "max" = ~ max(.data$disp),
                  "mean (sd)" = ~ qwraps2::mean_sd(.data$disp)),
           "Weight (1000 lbs)" =
             list("min" = ~ min(.data$wt),
                  "max" = ~ max(.data$wt),
                  "mean (sd)" = ~ qwraps2::mean_sd(.data$wt)),
           "Forward Gears" =
             list("Three" = ~ qwraps2::n_perc0(.data$gear == 3),
                  "Four"  = ~ qwraps2::n_perc0(.data$gear == 4),
                  "Five"  = ~ qwraps2::n_perc0(.data$gear == 5))
      )

    by_cyl <- summary_table(dplyr::group_by(mtcars2, cyl_factor), our_summary1)
    xtable(by_cyl)

【讨论】：