Обзор переменных с помощью xxtable в R

Мне интересно, возможно ли создать xtable из команды str(x), чтобы получить обзор из используемых вами переменных. Это было бы приятной возможностью познакомить кого-то с набором данных, но это раздражало, чтобы создать его самостоятельно. Поэтому я попытался сделать xtable следующим образом:

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

набор данных автомобилей задан от R. К сожалению, xtable не дает Latexcode для str(). Можно ли перехитрить R здесь? Вот основные команды, которые xtable поймут:

methods(xtable)

Любые идеи?

Ответ 1

Так как xtable обеспечивает лучший результат при использовании с объектами data.frames и matrix, я бы рекомендовал что-то вроде этого:

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}

Извините за длительный вывод. Вы можете взять PDF здесь. each - очень универсальная функция, так как вы можете легко определить собственное резюме. Кроме того, str возвращает вывод в stdout, поэтому вы не можете получить сводку для определенных переменных. В этом случае sapply упростит результат, получив matrix вместо data.frame. Но это не так проблематично, верно?

Ответ 2

Другой пакет для просмотра - reporttools. Ниже приведен короткий фрагмент кода, иллюстрирующий его использование в наборе данных tips из пакета reshape. Оба сводных оператора производят латексный код, который можно скопировать в документ или использовать для ткачества.

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)])

ИЗМЕНИТЬ. Если вы действительно ДОЛЖНЫ использовать str, то вот один из способов сделать это

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

ВЫХОД ИЗ ДОКЛАДОВ:

Ответ 3

Если вы готовы потратить некоторое время на изучение того, как работает пакет Hmisc, вы скоро обнаружите, что есть много утилит, которые облегчить такие задачи. В частности, метод contents() облегчает описание data.frame, сообщая

имена, метки (если есть), единицы (если любое), количество уровней факторов (если любой), уровни факторов, класс, хранение режим и количество НС

Ярлыки и блоки могут быть привязаны (внутренне, как attributes) к каждой переменной. Существуют методы print, html и latex для просмотра и экспорта.

Еще одна приятная функциональность - это функция describe(), как показано ниже:

> 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 
--------------------------------------------------------------------------------