包含具有两个值的单元格的Rmarkdown表

我想使用rmarkdown创建一个表格，其中每个单元格有两个值，例如

3.1（0.05）

或

78±23.3

。这类表格在科学文献（）中非常常见，我们希望简洁地显示平均值和标准偏差，或者一个值加上减去一些误差项。因此，在使用Rmarkdown时，有一种简单的方法来生成它们是很有用的。例如：

# my table
mtcars

                     mpg cyl  disp  hp drat    wt  qsec vs am gear carb
Mazda RX4           21.0   6 160.0 110 3.90 2.620 16.46  0  1    4    4
Mazda RX4 Wag       21.0   6 160.0 110 3.90 2.875 17.02  0  1    4    4
Datsun 710          22.8   4 108.0  93 3.85 2.320 18.61  1  1    4    1
Hornet 4 Drive      21.4   6 258.0 110 3.08 3.215 19.44  1  0    3    1
Hornet Sportabout   18.7   8 360.0 175 3.15 3.440 17.02  0  0    3    2
Valiant             18.1   6 225.0 105 2.76 3.460 20.22  1  0    3    1
Duster 360          14.3   8 360.0 245 3.21 3.570 15.84  0  0    3    4
Merc 240D           24.4   4 146.7  62 3.69 3.190 20.00  1  0    4    2
[snipped]

# my other table, that I want to combine with the first
some_error_term_for_mtcars <- data.frame(sapply(1:ncol(mtcars), function(i) sample(x = (min(mtcars[, i])/10):max(mtcars[, i])/10, nrow(mtcars), replace = TRUE)))

some_error_term_for_mtcars
      X1   X2     X3    X4     X5      X6    X7  X8  X9  X10  X11
1  2.704 0.44 26.011  3.92 0.4276 0.21513 1.145 0.0 0.0 0.03 0.41
2  0.604 0.44  5.211  6.32 0.0276 0.01513 1.345 0.1 0.1 0.33 0.21
3  3.304 0.14 31.511 20.42 0.1276 0.51513 0.145 0.1 0.0 0.43 0.71
4  1.004 0.44 16.011 26.02 0.2276 0.11513 1.345 0.1 0.0 0.03 0.31
5  2.604 0.34  4.311 30.02 0.0276 0.31513 1.745 0.1 0.1 0.23 0.41
6  2.404 0.64  8.011 27.92 0.1276 0.21513 1.145 0.0 0.1 0.33 0.41
7  2.804 0.14  4.811 14.92 0.1276 0.01513 0.345 0.1 0.0 0.13 0.31
[snipped]

#我的表格
地铁车辆
mpg气缸显示hp drat wt qsec与am齿轮carb
马自达RX421.06160.01103.902.62016.46014
马自达RX4 Wag 21.0 6 160.0 110 3.90 2.875 17.02 0 1 4
Datsun 710 22.8 4 108.0 93 3.85 2.320 18.61 1 4 1
大黄蜂4路21.4 6 258.0 110 3.08 3.215 19.44 1 0 3 1
大黄蜂运动约18.7 8 360.0 175 3.15 3.440 17.02 0 3 2
Valiant 18.1 6 225.0 105 2.76 3.460 20.22 1 0 3 1
除尘器360 14.3 8 360.0 245 3.21 3.570 15.84 0 3 4
Merc 240D 24.4 4 146.7 62 3.69 3.190 20.00 1 0 4 2
[剪下]
#我的另一张桌子，我想和第一张桌子合并
我们可以这样做，然后使用
knitr:：kable
获得降价：

two_tables_into_one <- as.data.frame(do.call(cbind, lapply(1:ncol(mtcars), function(i) paste0(mtcars[ , i], " (", some_error_term_for_mtcars[ , i], ")"  ) )))
names(two_tables_into_one) <- names(mtcars)
head(two_tables_into_one)
           mpg      cyl         disp          hp          drat              wt          qsec      vs
1   21 (2.704) 6 (0.44) 160 (26.011)  110 (3.92)  3.9 (0.4276)  2.62 (0.21513) 16.46 (1.145)   0 (0)
2   21 (0.604) 6 (0.44)  160 (5.211)  110 (6.32)  3.9 (0.0276) 2.875 (0.01513) 17.02 (1.345) 0 (0.1)
3 22.8 (3.304) 4 (0.14) 108 (31.511)  93 (20.42) 3.85 (0.1276)  2.32 (0.51513) 18.61 (0.145) 1 (0.1)
4 21.4 (1.004) 6 (0.44) 258 (16.011) 110 (26.02) 3.08 (0.2276) 3.215 (0.11513) 19.44 (1.345) 1 (0.1)
5 18.7 (2.604) 8 (0.34)  360 (4.311) 175 (30.02) 3.15 (0.0276)  3.44 (0.31513) 17.02 (1.745) 0 (0.1)
6 18.1 (2.404) 6 (0.64)  225 (8.011) 105 (27.92) 2.76 (0.1276)  3.46 (0.21513) 20.22 (1.145)   1 (0)
       am     gear     carb
1   1 (0) 4 (0.03) 4 (0.41)
2 1 (0.1) 4 (0.33) 4 (0.21)
3   1 (0) 4 (0.43) 1 (0.71)
4   0 (0) 3 (0.03) 1 (0.31)
5 0 (0.1) 3 (0.23) 2 (0.41)
6 0 (0.1) 3 (0.33) 1 (0.41)

knitr::kable(head(two_tables_into_one))

two\u tables\u into\u one我在我的软件包中使用了以下技术（您可以查看
descr（）
和
print.summarytools（）
的源代码以获取所有详细信息）

然后，为了使用生成rmarkdown表，我们可以简单地执行以下操作：

> library(pander)
> pander(x = obs, style="rmarkdown")    


|   &nbsp;    |  Sepal.Length  |  Sepal.Width  |  Petal.Length  |
|:-----------:|:--------------:|:-------------:|:--------------:|
|  **Valid**  |   150 (100%)   |  150 (100%)   |   150 (100%)   |
|  **<NA>**   |     0 (0%)     |    0 (0%)     |     0 (0%)     |
|  **Total**  |   150 (100%)   |  150 (100%)   |   150 (100%)   |

Table: Table continues below


|   &nbsp;    |  Petal.Width  |
|:-----------:|:-------------:|
|  **Valid**  |  150 (100%)   |
|  **<NA>**   |    0 (0%)     |
|  **Total**  |  150 (100%)   |

现在，对于组合来自两个不同数据集的数据，一个好的
for
循环可以很好地完成这项工作：

names(some_error_term_for_mtcars) <- names(mtcars)
new.df <- mtcars
for (n in names(mtcars)) {
  new.df[,n] <- paste(mtcars[,n], "±",round(some_error_term_for_mtcars[,n],2))
}
pander(new.df, style="rmarkdown")

tidyr:：unite
，但您仍然必须在右括号上粘贴0
。不过更好？你在回答一个新问题吗？@Pascal我在邀请更好的答案@阿利斯泰尔，你介意详细说明一下吗？对于我来说，
unite
如何在两个表上工作并不明显。这不是必要的Rmarkdown问题。结果可以用在降价中，但这可以说是几乎所有的问题。。。但不完全相同@是的，评论不错。我想知道是否有一种简单的方法可以在降价生成点使用pander。哦，我确实理解你的目标，以及与降价的关系（最近我一直在与
knitr/markdown
斗争，并切换到
reporteRs
）。我只是认为，就目前的情况而言，与降价的关系相当薄弱。您能否详细说明如何使用循环方法组合两个表？好的，我看到您在使用lappy的地方使用了循环。非常合理的选择，谢谢。
output$observ[i,] <- c(paste0(n.valid, " (", p.valid, "%)"),
                       paste0(n.NA, " (", p.NA, "%)"),
                       paste(n.valid + n.NA, "(100%)"))

> library(pander)
> pander(x = obs, style="rmarkdown")    


|   &nbsp;    |  Sepal.Length  |  Sepal.Width  |  Petal.Length  |
|:-----------:|:--------------:|:-------------:|:--------------:|
|  **Valid**  |   150 (100%)   |  150 (100%)   |   150 (100%)   |
|  **<NA>**   |     0 (0%)     |    0 (0%)     |     0 (0%)     |
|  **Total**  |   150 (100%)   |  150 (100%)   |   150 (100%)   |

Table: Table continues below


|   &nbsp;    |  Petal.Width  |
|:-----------:|:-------------:|
|  **Valid**  |  150 (100%)   |
|  **<NA>**   |    0 (0%)     |
|  **Total**  |  150 (100%)   |

> descr(iris, style = "rmarkdown", plain.ascii = FALSE)
Non-numerical variable(s) ignored: Species

Descriptive Statistics

Dataframe: iris

|            &nbsp; |   Sepal.Length |   Sepal.Width |   Petal.Length |   Petal.Width |
|------------------:|---------------:|--------------:|---------------:|--------------:|
|          **Mean** |           5.84 |          3.06 |           3.76 |           1.2 |
|       **Std.Dev** |           0.83 |          0.44 |           1.77 |          0.76 |
|           **Min** |            4.3 |             2 |              1 |           0.1 |
|           **Max** |            7.9 |           4.4 |            6.9 |           2.5 |
|        **Median** |            5.8 |             3 |           4.35 |           1.3 |
|           **mad** |           1.04 |          0.44 |           1.85 |          1.04 |
|           **IQR** |            1.3 |           0.5 |            3.5 |           1.5 |
|            **CV** |           7.06 |          7.01 |           2.13 |          1.57 |
|      **Skewness** |           0.31 |          0.31 |          -0.27 |          -0.1 |
|   **SE.Skewness** |            0.2 |           0.2 |            0.2 |           0.2 |
|      **Kurtosis** |          -0.61 |          0.14 |          -1.42 |         -1.36 |

Observations

|      &nbsp; |   Sepal.Length |   Sepal.Width |   Petal.Length |   Petal.Width |
|------------:|---------------:|--------------:|---------------:|--------------:|
|   **Valid** |     150 (100%) |    150 (100%) |     150 (100%) |    150 (100%) |
|    **<NA>** |         0 (0%) |        0 (0%) |         0 (0%) |        0 (0%) |
|   **Total** |     150 (100%) |    150 (100%) |     150 (100%) |    150 (100%) |

names(some_error_term_for_mtcars) <- names(mtcars)
new.df <- mtcars
for (n in names(mtcars)) {
  new.df[,n] <- paste(mtcars[,n], "±",round(some_error_term_for_mtcars[,n],2))
}
pander(new.df, style="rmarkdown")

|          &nbsp;           |    mpg     |   cyl    |     disp      |
|:-------------------------:|:----------:|:--------:|:-------------:|
|       **Mazda RX4**       |   21 ± 2   | 6 ± 0.04 |  160 ± 33.61  |
|     **Mazda RX4 Wag**     |  21 ± 0.8  | 6 ± 0.14 |  160 ± 26.11  |
|      **Datsun 710**       | 22.8 ± 0.1 | 4 ± 0.64 |  108 ± 45.81  |
|    **Hornet 4 Drive**     | 21.4 ± 1.7 | 6 ± 0.04 |  258 ± 33.81  |
|   **Hornet Sportabout**   | 18.7 ± 2.7 | 8 ± 0.54 |  360 ± 37.81  |
|        **Valiant**        | 18.1 ± 3.3 | 6 ± 0.14 |  225 ± 36.31  |
|      **Duster 360**       | 14.3 ± 0.1 | 8 ± 0.24 |  360 ± 2.01   |
|       **Merc 240D**       | 24.4 ± 2.3 | 4 ± 0.14 | 146.7 ± 8.81  |
|       **Merc 230**        | 22.8 ± 1.7 | 4 ± 0.04 | 140.8 ± 43.91 |
|       **Merc 280**        | 19.2 ± 1.5 | 6 ± 0.24 | 167.6 ± 6.91  |
|       **Merc 280C**       |  17.8 ± 3  | 6 ± 0.14 | 167.6 ± 27.11 |
|      **Merc 450SE**       |  16.4 ± 3  | 8 ± 0.34 | 275.8 ± 11.21 |
|      **Merc 450SL**       | 17.3 ± 2.8 | 8 ± 0.14 | 275.8 ± 32.21 |
|      **Merc 450SLC**      | 15.2 ± 0.3 | 8 ± 0.44 | 275.8 ± 11.61 |