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R包-创建统计汇总表

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统计汇总表是一个非常有用的数据展示方法，比如临床分析中，临床三线表就是一个典型的例子

一般在处理数据时，如果想对数据集做点简单统计，Hmisc包的describe函数会比较好用；如果想将统计汇总结果以html形式作为最终展示，这是可以参照这篇博文（写得非常的帮！！！）-- How to Easily Create Descriptive Summary Statistics Tables in R Studio – By Group，因此分享一下，该文章总共归纳了9个用于创建汇总表的R包： * arsenal * qwraps2 * amisc * table1 * tangram * furniture * tableone * compareGroups * htmltable

下面我主要记录下table1包和arsenal包的使用经验，其他包以及更加详细的参数调整可看具体对应的文档

由于这篇文章写于19年，后续上述相关R包已有更新，因此下方的代码及文字仅供参考，以作者的说明文档为主。本篇文章于2022年做略微修改

常规的需求上述包均能实现，差别在于不同的展现形式罢了，因此有需求的话可以都试用下

其中table1包可能是见的比较多的，对其衍生的包也有些；常见的用法可见其文档：Using the table1 Package to Create HMTL Tables of Descriptive Statistics

其中我比较感兴趣的是其可以人为个人性化的增加多列信息，比如在其文档中增加了统计分析的P值；而我的需求则是则是增加多列，如统计量和P值两列，因此可参照作者的说明文档例子做略微修改，从而实现可以增加N列信息，比如代码如下：

library(MatchIt)
library(table1)
data(lalonde)

lalonde$treat    <- factor(lalonde$treat, levels=c(0, 1), labels=c("Control", "Treatment"))
lalonde$married  <- as.logical(lalonde$married == 1)
lalonde$nodegree <- as.logical(lalonde$nodegree == 1)
lalonde$race     <- factor(lalonde$race, levels=c("white", "black", "hispan"),
                           labels=c("White", "Black", "Hispanic"))

label(lalonde$race)     <- "Race"
label(lalonde$married)  <- "Married"
label(lalonde$nodegree) <- "No high school diploma"
label(lalonde$age)      <- "Age"
label(lalonde$re74)     <- "1974 Income"
label(lalonde$re75)     <- "1975 Income"
label(lalonde$re78)     <- "1978 Income"
units(lalonde$age)      <- "years"

pvalue <- function(x, ...) {
  # Construct vectors of data y, and groups (strata) g
  y <- unlist(x)
  g <- factor(rep(1:length(x), times=sapply(x, length)))
  if (is.numeric(y)) {
    # For numeric variables, perform a standard 2-sample t-test
    p <- t.test(y ~ g)$p.value
  } else {
    # For categorical variables, perform a chi-squared test of independence
    p <- chisq.test(table(y, g))$p.value
  }
  # Format the p-value, using an HTML entity for the less-than sign.
  # The initial empty string places the output on the line below the variable label.
  c("", sub("<", "&lt;", format.pval(p, digits=3, eps=0.001)))
}

stats <- function(x, ...) {
  y <- unlist(x)
  g <- factor(rep(1:length(x), times=sapply(x, length)))
  if (is.numeric(y)) {
    s <- t.test(y ~ g)$statistic
  } else {
    s <- chisq.test(table(y, g))$statistic
  }
  c("", sprintf("%.4f", s))
}
  

table1(~ age + race + married + nodegree + re74 + re75 + re78 | treat,
       data=lalonde, overall=F, extra.col=list(`P-value`=pvalue, `statistic`=stats))
table1_add_stats_plot

但是table1包没有给定函数用于导出html文件，除非手动在Rstudio中导出，或者使用htmltools包的save_html函数来导出；但是导出的html格式的表格会缺失一些样式，比较尴尬。。。

因此我后来试了下arsenal包，该包功能非常齐全（开发者真给力！），上述文章作者也给出了Powerfull评价，从修改表格形式以及导出均有函数可调用，可查看文档：The tableby function

我感兴趣的是该包的html导出的方法，其是使用了rmarkdown的形式进行结果导出，所以如果懂得如何使用rmarkdown，就大致会明白其原理了（值得学习下）；因此在使用这个功能的前提，需要先安装好rmarkdown以及pandoc等配置

其导出函数可以支持.csv、html以及doc等格式。。。

arsenal包也支持在原有的统计列基础上新增个性化需求的统计列，但是其可能只能增加一列（可能也是我没调试出来），但一个折中的办法是：将多列合并在一列中；因此还是以lalonde数据集为例，代码如下：

library(arsenal)
library(MatchIt)
data(lalonde)

lalonde$black    <- factor(lalonde$black, levels = c(0,1), labels = c("0","1"))
lalonde$hispan   <- factor(lalonde$hispan, levels = c(0,1), labels = c("0","1"))
lalonde$married  <- factor(lalonde$married, levels = c(0,1), labels = c("0","1"))
lalonde$nodegree <- factor(lalonde$nodegree, levels = c(0,1), labels = c("0","1"))

table_one <- tableby(treat ~ age + black + hispan + married + nodegree, data = lalonde)

mypval <- data.frame(
  byvar = "treat",
  variable = c('age','black','hispan','married','nodegree'), 
  adj.pvalue = c("X = 1, P = 0.01", "X = 2, P = 0.02", "X = 3, P = 0.03", "X = 4, P = 0.04", "X = 5, P = 0.05"), 
  method = c('Age/Sex adjusted model results')
)
tab_two <- modpval.tableby(table_one, mypval, use.pname=TRUE)
summary(tab_two)
write2html(tab_two, "../Desktop/222.html")
arsenal_plot

其他样式可参照文档或者参照本文开头的那篇博文。。。

本文出自于http://www.bioinfo-scrounger.com转载请注明出处

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