R语言一键制作Table 1，就是这么简单！

2023-04-22 16:50:02Python014

R语言一键制作Table 1，就是这么简单！,第1张

转自医学方

2019-07-4 Alexander

流行病学或者医学论文中，对研究对象基本情况的描述通常以表格的形式进行，并且放在结果部分的开头，即Table 1，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，花了两天时间分析数据，修改文章，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），这样除了花费时间外，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，可是效果并不理想。

这次痛定思痛，先从table 1开始，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，于是学习了一下，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，对细节进行了加工和注释。

1 数据的准备

数据主要来自于boot包的melanoma。加载后，看下数据的基本结构。

接下来对数据进行简单的整理，为后续分析做准备；

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，仅用于table 1的制作，不影响后续的分析）；

2 安装和加载R包 Gmisc

后面两个包是加载“Gmisc”时要求加载的。

3 自定义函数、制作表格

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

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

将所有结果merge到一个矩阵中，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）：

结果如下：

当然，有些情况下，需要多加一个分组标题栏（column spanner），该怎么加呢？

如下：

结果如下：

4 导出结果

在R studio viewer窗口点击白色按钮，即可在浏览器中打开，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，不过这个已经很方便了。

拓展功能选

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；

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

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

不足之处

⒈ 差异性检验是采用非参的方法，虽然没有错，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，这里可以自行检验后再修改P-value；

⒉ Mean (SD)的展示形式有个括号感觉有点别扭，还不知道怎么去掉，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，比如table 1（R包的名字）包，tableone包，还有其他生成表格的R包（plyr等），个人浏览下来感觉这个最容易理解和掌握，其他包的功能有兴趣的可以再自行挖掘对比。

原文链接： https://mp.weixin.qq.com/s?src=11&timestamp=1562230826&ver=1707&signature=Og8lYPNfFi99QvnQb8OAtkTIo75N9G0JHqvpXxLS5aRpqRcnlgtxXJAMtfgxB8kAK8vinKSxdO6A1qxNy-4k8AyE9wUMYKSarBLDydWO-vazmCNPJIAa5GfaBiFIghaO&new=1

1、分析数据表：通过浏览“入库明细”表，我们可能看到入库明细表中，作为提取记录的条件零件号在A列。

需要提取的记录，入库日期在H列、入库单号在O列、最后生产批号在L列、入库前库存数在Q列。为DC000496ZL的记录有5条（截图中的4条是指上面有4条）。

2、列出提取条件及项目：在sheet1中，将A列放置提取条件（即零件号）。在B、C、D、E列分别写上提取项目名称：入库日期、入库单号、最后生产批号、入库前库存数。

3、写公式：在最后入库日期项目下B2中输入公式：=MAX((入库明细!$A$2:$A$26=$A2)*(入库明细!$H$2:$H$26))，这是一个数组公式，请用三键确认（ctrl+shift+enter)。

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Microsoft Excel是使用最广泛的电子表格程序，它是以.xls或.xlsx格式存储数据。 R可以使用某些excel特定的包直接读取这些文件的内容。一些常用的软件包有 - XLConnect，xlsx，gdata等。在这个篇文章中，我们将使用xlsx软件包。 R也可以使用这个包写入excel文件。

安装xlsx软件包

可以在R控制台中使用以下命令来安装xlsx软件包。它可能会要求安装一些这个包所依赖的附加包。按照相同的命令与所需的包名来安装附加的包。

install.packages("xlsx")

验证并加载“xlsx”软件包

使用以下命令来验证和加载xlsx包。参考以下代码 -

# Verify the package is installed.

any(grepl("xlsx",installed.packages()))

# Load the library into R workspace.

library("xlsx")

当脚本运行时，得到以下输出 -

[1] TRUE

Loading required package: rJava