xtable dla warunkowego formatowania komórek znaczące wartości p tabeli

Question

Używam xtable do generowania tabel do umieszczenia w Latex i zastanawiałem się, czy istnieje sposób na warunkowe formatowanie komórek, tak aby wszystkie znaczące wartości p były w kolorze szarym ? Używam Knitr w TexShop.

Oto przykład wykorzystujący dane diamonds w ggplot2 i wykonanie testu TukeyHSD do przewidywania carat z cut.

library(ggplot2) 
library(xtable) 
summary(data.aov <- aov(carat~cut, data = diamonds)) 
data.hsd<-TukeyHSD(data.aov) 
data.hsd.result<-data.frame(data.hsd$cut) 
data.hsd.result 

mogę wtedy dostać data.hsd.result do formatu xtable z:

xtable(data.hsd.result) 

w lateks, wyjście wygląda następująco:

      diff   lwr   upr  p.adj 
Good-Fair   -0.19695197 -0.23342631 -0.16047764 0.000000e+00 
Very Good-Fair -0.23975525 -0.27344709 -0.20606342 0.000000e+00 
Premium-Fair  -0.15418175 -0.18762721 -0.12073628 0.000000e+00 
Ideal-Fair  -0.34329965 -0.37610961 -0.31048970 0.000000e+00 
Very Good-Good -0.04280328 -0.06430194 -0.02130461 5.585171e-07 
Premium-Good  0.04277023 0.02165976 0.06388070 3.256208e-07 
Ideal-Good  -0.14634768 -0.16643613 -0.12625923 0.000000e+00 
Premium-Very Good 0.08557350 0.06974902 0.10139799 0.000000e+00 
Ideal-Very Good -0.10354440 -0.11797729 -0.08911151 0.000000e+00 
Ideal-Premium  -0.18911791 -0.20296592 -0.17526989 0.000000e+00 

Jest to możliwe, aby mieć żadnych wartości p < 0.05 aby mieć szare tło w kolorze automatycznie lub podświetlone w jakiś sposób? Oczywiście dla tego zestawu będzie to cała kolumna, ale mam nadzieję na coś, co działa z wszystkimi moimi danymi.

Answer 1

Witam spróbuj tego:

\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} 

EDIT

Jeśli masz wiele warunków, jednym rozwiązaniem jest użycie pakietu dplyr i funkcji 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} 

Answer 2

Victorp zapewniają doskonały rozwiązanie i dało mi to ulgę od długich godzin walki. Później, w dniu, w którym muszę nałożyć więcej niż jeden warunek na tym samym zbiorze danych, co oznacza, że ​​potrzebuję dwóch różnych kolorów na komórkach w oparciu o różne warunki, aby rozwiązać ten problem, całkowicie oparty na odpowiedzi Victorp, znalazłem rozwiązanie i mam nadzieję, że pomogłoby to potrzebuję tego w przyszłości.

<<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) 
    @ 

następnie wydrukować df w sposób, który lubisz. Działa to jednak, biorąc pod uwagę moc R, uważam, że powinno być o wiele łatwiejszych sposobów na to.