Liczniki i procenty w tabelach xTable, Sweave, R, cross

W pakiecie Tables jest to jedna linijka:

# data:
dow <- sample(1:7, 100, replace=TRUE)
purp <- sample(1:4, 100, replace=TRUE)
dow <- factor(dow, 1:7, c("Mon", "Tues", "Wed", "Thurs", "Fri", "Sat", "Sun"))
purp <- factor(purp, 1:4, c("Business", "Commute", "Vacation", "Other"))

dataframe <-  data.frame( dow, purp)

# The packages

library(tables)
library(Hmisc)

# The table
tabular(  (Weekday=dow) ~  (Purpose=purp)*(Percent("row")+ 1)    ,data=dataframe        )

# The latex table
latex(  tabular(  (Weekday=dow) ~  (Purpose=purp)*(Percent("col")+ 1)    ,data=dataframe        ))

Używając tabel książkowych, otrzymujesz to (można je dodatkowo dostosować):

Świetne pytanie, to mi przeszkadza przez jakiś czas (to nie jestto trudne, to tylko ja jestem leniwy jak cholera... jak zwykle). Jednak... choć pytanie jest świetne, obawiam się, że Twoje podejście nie jest. istnieje bezcenny pakiet o nazwie xtable, który możesz (mis)użyć. Poza tym ten problem jest zbyt powszechny - istnieje duża szansa, że gdzieś na internetach jest już gotowe rozwiązanie.

Pewnego dnia mam zamiar to wypracować raz na zawsze (Wyślę kod na GitHub). Główna idea idzie trochę tak: czy chcesz częstotliwości i / lub wartości procentowe w jednej komórce (oddzielone przez\) lub wiersze z absolutnymi i względnymi częstotliwościami (lub %) po kolei? Ja wybrałbym 2^nd jeden, więc na razie wrzucę rozwiązanie "pierwszej pomocy":

ctab <- function(tab, dec = 2, ...) {
  tab <- as.table(tab)
  ptab <- paste(round(prop.table(tab) * 100, dec), "%", sep = "")
  res <- matrix(NA, nrow = nrow(tab) * 2, ncol = ncol(tab), byrow = TRUE)
  oddr <- 1:nrow(tab) %% 2 == 1
  evenr <- 1:nrow(tab) %% 2 == 0
  res[oddr, ] <- tab
  res[evenr, ] <- ptab
  res <- as.table(res)
  colnames(res) <- colnames(tab)
  rownames(res) <- rep(rownames(tab), each = 2)
  return(res)
}

A teraz Spróbuj czegoś takiego:

data(HairEyeColor)           # load an appropriate dataset
tb <- HairEyeColor[, , 1]    # choose only male respondents
ctab(tb)
      Brown  Blue   Hazel Green
Black 32     11     10    3    
Black 11.47% 3.94%  3.58% 1.08%
Brown 53     50     25    15   
Brown 19%    17.92% 8.96% 5.38%
Red   10     10     7     7    
Red   3.58%  3.58%  2.51% 2.51%
Blond 3      30     5     8    
Blond 1.08%  10.75% 1.79% 2.87%

Upewnij się, że wczytałeś pakiet xtable i użyłeś print (jest to funkcja ogólna, więc musisz przekazać obiekt klasy xtable). On ważne, abyś usunął nazwy rzędów. Jutro zoptymalizuję ten - powinien być kompatybilny. Jest 3 rano w mojej strefie czasowej, więc tymi liniami zakończę swoją odpowiedź:

print(xtable(ctab(tb)), include.rownames = FALSE)

Używanie multicolumn z latex z pakietu Hmisc nie jest takie złe. Ten minimalny dokument Sweave:

\documentclass{article}
\begin{document}

<<echo = FALSE,results = tex>>=
library(Hmisc)
dow <- sample(1:7, 100, replace=TRUE)
purp <- sample(1:4, 100, replace=TRUE)
dow <- factor(dow, 1:7, c("Mon", "Tues", "Wed", "Thurs", "Fri", "Sat", "Sun"))
purp <- factor(purp, 1:4, c("Business", "Commute", "Vacation", "Other"))
tbl <- table(dow,purp)
tbl_prop <- round(100 * prop.table(tbl,1),2)

tbl_df <- as.data.frame.matrix(tbl)
tbl_prop_df <- as.data.frame.matrix(tbl_prop)
colnames(tbl_prop_df) <- paste(colnames(tbl_prop_df),"1",sep = "")
df <- cbind(tbl_df,tbl_prop_df)[,ggplot2:::interleave(1:4,5:8)]
colnames(df) <- rep(c('n','\\%'),times = 4)

latex(object=df,file="",cgroup = colnames(tbl_df),
      colheads = NULL,rowlabel = "",
      center = "centering",collabel.just = rep("r",8))
@

\end{document}

Produkuje to dla mnie:

Oczywiście, zakodowałem sporo rzeczy i mogą być sprytniejsze sposoby, aby stworzyć ramkę danych, którą ostatecznie przekazujesz latex, ale to powinno przynajmniej dać początek użyciu multicolum.

Również, drobna wpadka, użyłem ggplot2 ' S interleave Funkcja przy łączeniu zliczeń i procentów do Zmień kolumny. To dlatego, że jestem leniwy.

Jak to działa dla Ciebie?

library(reshape)
library(plyr)
df <- data.frame(dow = dow, purp = purp)

df.count <- count(df)
df.count <- ddply(df.count, .(dow), transform, p = round(freq / sum(freq),2))

df.m <- melt(df.count)

df.print <- cast(df.m, dow ~ purp + variable)

library(xtable)
xtable(df.print)

To nie daje ładne wielokolumny, i nie mam wystarczająco dużo doświadczenia z xtable, aby dowiedzieć się, czy to możliwe. Jeśli jednak masz zamiar pisać niestandardowe funkcje, możesz wypróbować taką, która działa nad nazwami kolumn df.print. Możesz nawet napisać jeden na tyle ogólny, aby przyjąć wszystkie rodzaje przekształconych ramek danych jako dane wejściowe.

Edit: Po prostu pomyślałem o dobrym rozwiązaniu, aby zbliżyć cię do siebie. Po utworzeniu df.m

df.preprint <- ddply(df.m, .(dow, purp), function(x){
        x <- cast(x, dow ~ variable)
        x$value <- paste(x$freq, x$p, sep = " / ")
        return(c(value = x$value))
     }
)

df.print <- cast(df.preprint, dow ~ purp)

print(xtable(df.print), include.rownames = F)

Teraz każda komórka będzie zawierać N / percent wartości

Zdaję sobie sprawę, że ten wątek jest trochę stary, ale funkcja tableNominal () w pakiecie reporttools może zapewnić funkcjonalność, której szukasz.

tab<-table(row, col)
ctab<-round(100*prop.table(tab,2), 2) # for column percents (see the args for prop.table)

for (i in 1:length(tab)) {
  ctab[i]<-paste(tab[i]," (", ctab[i], "%", ")", sep="")
}

require(xtable);
k<-xtable(ctab,digits=1) # make latex table