使用 Brew、Pander 和 R 自动化 LaTeX 报告

Question

我正在尝试编写一个采用数据集并生成简单数据字典的 brew 模板。

我想要一个带有 var 名称的单独页面，以及该 var 的频率表，所以到目前为止我已经写了这个：

一个返回频率表的 R 函数：

#produce frequency table, in vector, out dataframe
procfreq<-function(x) {
  #find frequencies
  temp<-as.data.frame(table(x))
  #generate percents
  temp[,3]<-temp[,2]/sum(temp[,2])
  #name columns
  names(temp)<-c("Values","Frequencies","Percent")
  return(temp)
}

然后我在 Brew 循环中应用该函数：

  <% for (i in seq_along(names(testData))) { -%>
  \pagebreak
  <%= cat("\\section{",names(testData)[i],"}",sep="") %>
  <%= xtable(procfreq(testData[,i]),names(testData)[i],names(testData)[i]) %> 
  \clearpage
<% } -%>

我收到一个错误“在 cat(list(...),file,sep,fill,labels,append): 'cat' 无法处理参数 1（类型 'list'）

我知道这是来自<%= xtable(procfreq(testData[,i]),names(testData)[i],names(testData)[i]) %> 语句，如果我将它包装在print(xtable(procfreq(testData[,i]),names(testData)[i],names(testData)[i])) 中，错误就会消失 但是，由于某种原因，我现在获得了每个表 TWICE 的 xtable LaTeX 输出，这是一个主要问题，因为手动删除额外的表会破坏自动化报告的目的。

看完https://learnr.wordpress.com/2009/09/09/brew-creating-repetitive-reports/#X12 我尝试使用 include_tbl 函数，它似乎使用了我已经在使用的相同 print(xtable(...)) 概念，并且我遇到了相同的问题，xtable LaTeX 输出在每个循环中出现两次。

自从这篇文章写于 6 年前以来，我猜 R 中的某些东西从那时起发生了变化，这影响了示例的功能。

据我所知，Brew 模板无法在不复制它们的情况下使用 R 表，这不可能是真的。

最后，我的会话信息：

R version 3.2.1 (2015-06-18)
Platform: x86_64-apple-darwin13.4.0 (64-bit)
Running under: OS X 10.10.4 (Yosemite)

locale:
[1] en_US.UTF-8/en_US.UTF-8/en_US.UTF-8/C/en_US.UTF-8/en_US.UTF-8

attached base packages:
[1] tools     stats     graphics  grDevices utils     datasets  methods   base     

other attached packages:
 [1] xtable_1.7-4    rmarkdown_0.7   rapport_0.51    yaml_2.1.13     plyr_1.8.3      pander_0.5.2    markdown_0.7.7  lattice_0.20-33
 [9] knitr_1.10.5    ggplot2_1.0.1   foreign_0.8-65  brew_1.0-6     

loaded via a namespace (and not attached):
 [1] Rcpp_0.12.0      reshape_0.8.5    digest_0.6.8     MASS_7.3-43      grid_3.2.1       gtable_0.1.2     magrittr_1.5     scales_0.2.5    
 [9] stringi_0.5-5    reshape2_1.4.1   proto_0.3-10     stringr_1.0.0    munsell_0.4.2    colorspace_1.2-6 htmltools_0.2.6 

Answer 1

我认为问题在于 xtable 的输出是要打印的，而不是喂给猫的。这似乎有效，

procfreq<-function(x) {
  #find frequencies
  temp<-as.data.frame(table(x))
  #generate percents
  temp[,3]<-temp[,2]/sum(temp[,2])
  #name columns
  names(temp)<-c("Values","Frequencies","Percent")
  return(temp)
}

library(xtable)
<% for (i in seq_along(names(iris))) { -%>
  \pagebreak
<%= cat("\\section{",names(iris)[i],"}",sep="") %>
  <% print(xtable(procfreq(iris[,i]),names(iris)[i],names(iris)[i])) %> 
  \clearpage
<% } -%>

我想知道在 magrittr/brew 混淆之前可以删除多少个空格。

Answer 2

由于问题带有pander 标签，请让我使用改进的brew 功能发布答案。报告模板文件内容：

<% for (varname in
        tail(names(mtcars), 4)) { # start looping %>

## <%= varname %>

<%= ## results will be automatically passed to `pander`
rapportools::rp.freq(varname, mtcars)
%>

<% }                              # end loop %>

并通过pander::Pandoc:brew 酿造它：

> Pandoc.brew('demo.brew')

## vs

--------------------------------------
 vs    N    %     Cumul. N   Cumul. % 
----- --- ------ ---------- ----------
  0   18  56.25      18       56.25   

  1   14  43.75      32       100.00  

Total 32  100.00     32       100.00  
--------------------------------------

## am

---------------------------------------
 am    N     %     Cumul. N   Cumul. % 
----- --- ------- ---------- ----------
  0   19  59.375      19       59.375  

  1   13  40.625      32      100.000  

Total 32  100.000     32      100.000  
---------------------------------------

## gear

----------------------------------------
 gear   N     %     Cumul. N   Cumul. % 
------ --- ------- ---------- ----------
  3    15  46.875      15       46.875  

  4    12  37.500      27       84.375  

  5     5  15.625      32      100.000  

Total  32  100.000     32      100.000  
----------------------------------------

## carb

----------------------------------------
 carb   N     %     Cumul. N   Cumul. % 
------ --- ------- ---------- ----------
  1     7  21.875      7        21.875  

  2    10  31.250      17       53.125  

  3     3   9.375      20       62.500  

  4    10  31.250      30       93.750  

  6     1   3.125      31       96.875  

  8     1   3.125      32      100.000  

Total  32  100.000     32      100.000  
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