Xtable для форматирования условных ячеек значительных p-значений таблицы

Я использую xtable для генерации таблиц для размещения в Latex и задавался вопросом, есть ли способ условного форматирования ячеек, чтобы все значимые значения p были серыми? Я использую Knitr в TexShop.

Вот пример использования данных diamonds в ggplot2 и запуска теста TukeyHSD для прогнозирования carat из cut.

Затем я могу получить data.hsd.result в формате xtable с помощью:

Можно ли иметь любые p-значения < 0,05, чтобы цвет серого цвета был автоматически или выделен каким-то образом? Очевидно, для этого набора это будет весь столбец, но я надеюсь на то, что работает со всеми моими данными.

Ответы

Ответ 1

Привет, попробуйте следующее:

\documentclass{article}
\usepackage{color}
\begin{document}

<<echo=FALSE, results='asis'>>=
df = data.frame(V1 = LETTERS[1:6], V2 = runif(6, 0, 1))
df$V3 = ifelse(df$V2 < 0.5, paste0("\\colorbox{red}{", df$V2, "}"), df$V2)
library(xtable)
print(xtable(df), sanitize.text.function = function(x) x)
@

\end{document}

ИЗМЕНИТЬ

Если у вас несколько условий, одним из решений является использование пакета dplyr и функции case_when:

set.seed(123)
df <- data.frame(V1 = LETTERS[1:6], V2 = runif(6, 0, 1))

library("dplyr")
df %>% 
  mutate(
    V3 = case_when(
      V2 < 0.5 ~ paste0("\\colorbox{red}{", round(V2, 3), "}"),
      V2 >= 0.5 & V2 < 0.8 ~ paste0("\\colorbox{blue}{", round(V2, 3), "}"),
      TRUE ~ formatC(V2, digits = 3)
    )
  )
#   V1        V2                      V3
# 1  A 0.2875775  \\colorbox{red}{0.288}
# 2  B 0.7883051 \\colorbox{blue}{0.788}
# 3  C 0.4089769  \\colorbox{red}{0.409}
# 4  D 0.8830174                   0.883
# 5  E 0.9404673                    0.94
# 6  F 0.0455565  \\colorbox{red}{0.046}

Ответ 2

Victorp обеспечивает отличное решение, и это дало мне такое облегчение от многочасовой борьбы. Затем, в тот же день, когда мне нужно наложить более одного условия на один и тот же набор данных, то есть мне нужно два разных цвета на ячейках на основе разных условий, чтобы решить это, полностью основанный на ответе Victorp, я решил решение и надеюсь, что это поможет тем нужно это в будущем.

    <<echo=FALSE, results='asis'>>=
    df = data.frame(V1 = LETTERS[1:6], V2 = runif(6, 0, 1),V3 = runif(6, 0, 1))
    ## replicate the data frame of which you are going to highlight the cells
    ## the number of duplicates should be equal to number of conditions you want to impose
    temp.1<-df
    temp.2<-df
    ## impose conditions on those temporary data frame separately.
    ## change the columns you want to 
    for (i in colnames(temp.1)[2:3]) {
    temp.1[,i]= ifelse(temp.1[,i] <= 0.5,
                                paste0("\\colorbox{red}{", temp.1[,i], "}"), temp.1[,i])}
    rm(i)


    for (i in colnames(temp.2)[2]) {
    temp.2[,i]= ifelse(temp.2[,i] > 0.5 & temp.2[,i] <=0.8,
                                paste0("\\colorbox{blue}{", temp.2[,i], "}"),temp.2[,i])}
    rm(i)
    ## then record the position of cells under you conditions
    pos.1<-which(df[,] <=0.5,arr.ind = TRUE)
    pos.2<-which(df[,] >0.5 & df[,]<=0.8,arr.ind = TRUE)
    ## replace cells in original data frame that you want to highlight
    ## replace those values in temp which satisfy the condition imposed on temp.1
    if(length(pos.1)>0) {
      temp[pos.1]<-temp.1[pos.1]
    }


    ## replace those values in temp which satisfy the condition imposed on temp.2
    if(length(pos.2)>0) {
      temp[pos.2]<-temp.2[pos.2]
    }
    rm(temp.1,temp.2,pos.1,pos.2)
    @

тогда вы печатаете df так, как вам нравится. Однако это работает, учитывая силу R, я верю, что для этого должны быть гораздо более легкие пути.