对嵌套组应用'qwraps2'

使用包

qwraps2

我们可以用HTML和Latex创建漂亮的摘要表

分组

数据。也支持带有一个组的帧

，但是嵌套组呢？有没有办法直接将带有嵌套组的

data.frame

传递到

qwraps2:：summary_table（）

或者，是否有办法

cbind（）

两个输出

考虑以下几点：

R代码

library(dplyr)
library(qwraps2)

our_summary1 <-
    list("Miles Per Gallon" =
                 list("min" = ~ min(.data$mpg),
                      "max" = ~ max(.data$mpg),
                      "mean (sd)" = ~ qwraps2::mean_sd(.data$mpg)),
         "Displacement" =
                 list("min" = ~ min(.data$disp),
                      "median" = ~ median(.data$disp),
                      "max" = ~ max(.data$disp),
                      "mean (sd)" = ~ qwraps2::mean_sd(.data$disp)),
         "Weight (1000 lbs)" =
                 list("min" = ~ min(.data$wt),
                      "max" = ~ max(.data$wt),
                      "mean (sd)" = ~ qwraps2::mean_sd(.data$wt)),
         "Forward Gears" =
                 list("Three" = ~ qwraps2::n_perc0(.data$gear == 3),
                      "Four"  = ~ qwraps2::n_perc0(.data$gear == 4),
                      "Five"  = ~ qwraps2::n_perc0(.data$gear == 5))
    )

summary_table(mtcars %>% dplyr::group_by(vs), our_summary1)

---

dimnames（x）中的错误您可以手动添加列，或使用
交互（vs，gear）
进行分组：

库（dplyr）
图书馆（qwraps2）
选项（qwraps2_markup=“markdown”）
汇总表（mtcars%>%
dplyr:：mutate（vsgear=paste0（“vs=”，vs，”，gear=，gear））%>%
dplyr：：分组依据（vsgear），我们的总结1）
汇总表（mtcars%>%dplyr:：分组依据（交互作用（vs，gear，sep=“，”），我们的汇总1）
###仅显示第二个选项的结果
#> 
#>互动（vs，齿轮）：0,3（N=12）|互动（vs，齿轮）：1,3（N=3）|互动（vs，齿轮）：0,4（N=2）|互动（vs，齿轮）：1,4（N=10）|互动（vs，齿轮）：0,5（N=4）|互动（vs，齿轮）：1,5（N=1）|
#> |:----------------------|:-----------------------------------|:----------------------------------|:----------------------------------|:-----------------------------------|:----------------------------------|:----------------------------------|
#>|**每加仑英里**| | | | | ||
#>| min | 10.4 | 18.1 | 21.0 | 17.8 | 15.0 | 30.4|
#>| max | 19.2 | 21.5 | 21.0 | 33.9 | 26.0 | 30.4|
#>|平均值（sd）| 15.05±；2.77 | 20.33和plusmn；1.93 | 21.00±；0.00 | 25.24和plusmn；5.54 | 19.12和plusmn；5.02 | 30.40和plusmn；NA|
#>|**位移**| | | | | ||
#>| min | 275.8 | 120.1 | 160.0 | 71.1 | 120.3 | 95.1|
#>|中位数| 355.0 | 225.0 | 160.0 | 114.5 | 223.0 | 95.1|
#>| max | 472.0 | 258.0 | 160.0 | 167.6 | 351.0 | 95.1|
#>|平均值（sd）1247.62±；71.82 | 201.03和plusmn；72.01 | 160.00和plusmn；0.00 | 115.62和plusmn；38.54 | 229.32和plusmn；113.93 | 95.10和plusmn；NA|
#>|**重量（1000磅）**| | | | | ||
#>| min | 3.435 | 2.465 | 2.620 | 1.615 | 2.140 | 1.513|
#>| max | 5.424 | 3.460 | 2.875 | 3.440 | 3.570 | 1.513|
#>|平均值（sd）| 4.10±；0.77 | 3.05和plusmn；0.52 | 2.75和plusmn；0.18 | 2.59±；0.69 | 2.91±；0.61 | 1.51和plusmn；NA|
#>|**前进档**| | | | | ||
#>|三| 12（100）| 3（100）| 0（0）| 0（0）| 0（0）|0（0）|
#>|四| 0（0）| 0（0）| 2（100）| 10（100）| 0（0）| 0（0）|
#>|五| 0（0）| 0（0）| 0（0）| 0（0）| 4（100）| 1（100）|
您可以手动添加列或使用
交互（vs，gear）
进行分组：

库（dplyr）
图书馆（qwraps2）
选项（qwraps2_markup=“markdown”）
汇总表（mtcars%>%
dplyr:：mutate（vsgear=paste0（“vs=”，vs，”，gear=，gear））%>%
dplyr：：分组依据（vsgear），我们的总结1）
汇总表（mtcars%>%dplyr:：分组依据（交互作用（vs，gear，sep=“，”），我们的汇总1）
###仅显示第二个选项的结果
#> 
#>互动（vs，齿轮）：0,3（N=12）|互动（vs，齿轮）：1,3（N=3）|互动（vs，齿轮）：0,4（N=2）|互动（vs，齿轮）：1,4（N=10）|互动（vs，齿轮）：0,5（N=
summary_table(mtcars %>% dplyr::group_by(vs, gear), our_summary1)

Error in dimnames(x) <- dn : length of 'dimnames' [1] not equal to array extent