r - 使用RMarkdown + knitr以条件格式创建表

Question

我有一个数据框，我想通过knitr和RMarkdown在HTML文件中将其输出为带有条件格式的表。例:

n <- data.frame(x = c(1,1,1,1,1), y = c(0,1,0,1,0))
> n
  x y
1 1 0
2 1 1
3 1 0
4 1 1
5 1 0

我希望突出显示具有不同x和y值的行。因此，在这种情况下，应该是行1，行3和行5。如果HTML文件中的输出是HTML表，那将是很好的选择，但如果图像不行，也是可以的。

Answer 1

我一直想通过此功能在自己的pander package中扩展pandoc.table，但是没有时间。但是这个问题确实令人鼓舞，可能会在接下来的几天中做到这一点。在此之前，该如何处理:

加载软件包:

library(pander)

加载数据:

n <- data.frame(x = c(1,1,1,1,1), y = c(0,1,0,1,0))

更新您的行，以在Pandoc中将其标记为强:

for (i in c(1, 3, 5))
    n[i, ] <- pandoc.strong.return(n[1, ])

显示表的 Markdown 版本:

pandoc.table(n)
pander(n)       # S3 method

将 Markdown 标记为例如具有brew语法的HTML:

Pandoc.brew(text = '<%=n%>', output = tempfile(), convert = 'html')

更新:我已经更新了 pander以采用一些新参数来轻松突出显示行/列/单元格。尽管我仍在研究一些辅助功能以简化此过程，但这里还是进行了一个快速演示，使您可以看到它如何帮助您的工作流程:

> pandoc.table(n, emphasize.rows = c(1, 3, 5))

-------
 x   y 
--- ---
*1* *0*

 1   1 

*0* *1*

 1   1 

*1* *0*
-------

> pandoc.table(n, emphasize.strong.cells = which(n == 1, arr.ind = TRUE))

-----------
  x     y  
----- -----
**1**   0  

**1** **1**

**1**   0  

**1** **1**

**1**   0  
-----------

更新: pander获得了一些帮助器功能，以更加轻松地突出显示表格中的单元格:

> t <- mtcars[1:3, 1:5]
> emphasize.cols(1)
> emphasize.rows(1)
> pandoc.table(t)

----------------------------------------------------
      &nbsp;         mpg    cyl   disp   hp    drat 
------------------- ------ ----- ------ ----- ------
   **Mazda RX4**     *21*   *6*  *160*  *110* *3.9* 

 **Mazda RX4 Wag**   *21*    6    160    110   3.9  

  **Datsun 710**    *22.8*   4    108    93    3.85 
----------------------------------------------------

或直接使用 pander方法:

> emphasize.strong.cells(which(t > 20, arr.ind = TRUE))
> pander(t)

---------------------------------------------------------
                 mpg     cyl   disp     hp     drat 
------------------- -------- ----- ------- ------- ------
   **Mazda RX4**     **21**    6   **160** **110**  3.9  

 **Mazda RX4 Wag**   **21**    6   **160** **110**  3.9  

  **Datsun 710**    **22.8**   4   **108** **93**   3.85 
---------------------------------------------------------

请注意，这些新功能尚未在CRAN上发布，但是您可以在 GitHub上托管的最新版本中找到。