我想創建一個 gt 表，在其中我可以看到一些指標，例如觀察次數、平均值和中位數，并且我想要一個帶有直方圖的列。對于這個問題，我將使用 iris 資料集。
我最近學習了如何使用以下代碼將圖放入小標題中：
library(dplyr)
library(tidyr)
library(purrr)
library(gt)
my_tibble <- iris %>%
pivot_longer(-Species,
names_to = "Vars",
values_to = "Values") %>%
group_by(Vars) %>%
summarise(obs = n(),
mean = round(mean(Values),2),
median = round(median(Values),2),
plots = list(ggplot(cur_data(), aes(Values)) geom_histogram()))
現在我想使用 plots 列來繪制每個變數的直方圖，所以我試過這個：
my_tibble %>%
mutate(ggplot = NA) %>%
gt() %>%
text_transform(
locations = cells_body(vars(ggplot)),
fn = function(x) {
map(.$plots,ggplot_image)
}
)
但它回傳一個錯誤：
Error in body[[col]][stub_df$rownum_i %in% loc$rows] <- fn(body[[col]][stub_df$rownum_i %in% :
replacement has length zero
gt 表應該是這樣的：
任何幫助將不勝感激。
uj5u.com熱心網友回復：
更新：見評論：
根據您可以使用的閃亮應用程式的目的，summarytools請參見此處：
嘗試這個：
library(skimr)
skim(iris)
skim_variable n_missing complete_rate mean sd p0 p25 p50 p75 p100 hist
* <chr> <int> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <chr>
1 Sepal.Length 0 1 5.84 0.828 4.3 5.1 5.8 6.4 7.9 ▆▇▇▅▂
2 Sepal.Width 0 1 3.06 0.436 2 2.8 3 3.3 4.4 ▁▆▇▂▁
3 Petal.Length 0 1 3.76 1.77 1 1.6 4.35 5.1 6.9 ▇▁▆▇▂
4 Petal.Width 0 1 1.20 0.762 0.1 0.3 1.3 1.8 2.5 ▇▁▇▅▃
uj5u.com熱心網友回復：
在查看了@akrun 和@TarJae 的優秀想法后，我有了這個解決方案，它提供了所需的 gt 表：
plots <- iris %>%
pivot_longer(-Species,
names_to = "Vars",
values_to = "Values") %>%
group_by(Vars) %>%
nest() %>%
mutate(plot = map(data,
function(df) df %>%
ggplot(aes(Values))
geom_histogram())) %>%
select(-data)
iris %>%
pivot_longer(-Species,
names_to = "Vars",
values_to = "Values") %>%
group_by(Vars) %>%
summarise(obs = n(),
mean = round(mean(Values),2),
median = round(median(Values),2)) %>%
mutate(ggplot = NA) %>%
gt() %>%
text_transform(
locations = cells_body(vars(ggplot)),
fn = function(x) {
map(plots$plot, ggplot_image, height = px(100))
}
)
這是表：
我必須在輸出表之外創建繪圖，以便我可以在 gt 表中呼叫它。
uj5u.com熱心網友回復：
我們需要遍歷 plots
library(dplyr)
library(tidyr)
library(purrr)
library(gt)
library(ggplot2)
iris %>%
pivot_longer(-Species,
names_to = "Vars",
values_to = "Values") %>%
nest_by(Vars) %>%
mutate(n = nrow(data),
mean = round(mean(data$Values), 2),
median = round(median(data$Values), 2),
plots = list(ggplot(data, aes(Values)) geom_histogram()), .keep = "unused") %>%
ungroup %>%
mutate(ggplot = NA) %>%
{dat <- .
dat %>%
select(-plots) %>%
gt() %>%
text_transform(locations = cells_body(c(ggplot)),
fn = function(x) {
map(dat$plots, ggplot_image, height = px(100))
}
)
}
- 檢查輸出
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