merger语言daframe_一键制作R语言Table1，就是这么简单！

流行病学或者医学论文中&＃xff0c;对研究对象基本情况的描述通常以表格的形式进行&＃xff0c;并且放在结果部分的开头&＃xff0c;即Table 1&＃xff0c;主要内容是研究对象一般情况和研究变量或协变量的分组展示。

前几天文章修回过程中&＃xff0c;花了两天时间分析数据&＃xff0c;修改文章&＃xff0c;其中有近1天的时间都在手动录入数据(从R studio里把分析结果整理到Excel或者word)&＃xff0c;这样除了花费时间外&＃xff0c;还非常容易出错。之前一直想找时间通过R markdown把制作表格的过程程序化&＃xff0c;可是效果并不理想。

这次痛定思痛&＃xff0c;先从table 1开始&＃xff0c;发现了几个不错的方法。其中一种个人觉得可读性和可编辑性都比较强&＃xff0c;于是学习了一下&＃xff0c;作为一个非常实用的工具分享给大家。

这里主要参考一篇博客Fast-track publishing using knitr: table mania&＃xff0c;对细节进行了加工和注释。

数据主要来自于boot包的melanoma。加载后&＃xff0c;看下数据的基本结构。

接下来对数据进行简单的整理&＃xff0c;为后续分析做准备&＃xff1b;

将分类变量定义为因子型并设置标签(这里建议设置一个新的变量&＃xff0c;仅用于table 1的制作&＃xff0c;不影响后续的分析)&＃xff1b;

后面两个包是加载“Gmisc”时要求加载的。

根据已有函数自定义函数&＃xff0c;并制作表格。定义一个函数&＃xff0c;输入数据集的变量并得到该变量的统计结果&＃xff1a;

函数定义完成后&＃xff0c;建立一个空的列表&＃xff0c;以储存每个变量的分析结果&＃xff0c;并进行分析&＃xff0c;将结果储存在列表中&＃xff1a;

将所有结果merge到一个矩阵中&＃xff0c;并建立rgroup(table1第一列的变量名) 和 n.rgroup(table 1第一列每个变量的行数)&＃xff1a;

# 然后就一键生成html表格啦

结果如下&＃xff1a;

当然&＃xff0c;有些情况下&＃xff0c;需要多加一个分组标题栏(column spanner)&＃xff0c;该怎么加呢&＃xff1f;

如下&＃xff1a;

结果如下&＃xff1a;

在R studio viewer窗口点击白色按钮&＃xff0c;即可在浏览器中打开&＃xff0c;然后复制粘贴到word可以进一步加工修饰。

是不是很刺激呢。
应该还有其他的导出方法&＃xff0c;不过这个已经很方便了。

⒈ 二分类变量只显示一个(比如男性和女性)。只要在getDescriptionStatsBy的"show_all_values"参数设置为FALSE即可&＃xff1b;

⒉ 显示缺失值。getDescriptionStatsBy的"useNA"参数设置为"ifany"&＃xff0c;表示如果有缺失值就显示缺失值情况&＃xff1b;如设置为“no”&＃xff0c;表示始终不显示缺失值情况&＃xff1b;“always”则表示无论是否有缺失值都显示缺失值情况&＃xff1b;

⒊ Total一列是可以去掉的&＃xff0c;getDescriptionStatsBy的"add_total_col"参数设置为FALSE即可。

⒈ 差异性检验是采用非参的方法&＃xff0c;虽然没有错&＃xff0c;但是一般符合参数检验条件的数据还是要使用参数检验的方法&＃xff0c;这里可以自行检验后再修改P-value&＃xff1b;

⒉ Mean (SD)的展示形式有个括号感觉有点别扭&＃xff0c;还不知道怎么去掉&＃xff0c;有方法的小伙伴欢迎分享交流。

另外有一些其他的制作table 1的R包&＃xff0c;比如table 1(R包的名字)包&＃xff0c;tableone包&＃xff0c;还有其他生成表格的R包(plyr等)&＃xff0c;个人浏览下来感觉这个最容易理解和掌握&＃xff0c;其他包的功能有兴趣的可以再自行挖掘对比。

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