Rmarkdown table 中重要值的粗体格式
Bold formatting for significant values in a Rmarkdown table
我想制作 r 值的相关矩阵（针对 Pearson 相关系数），并以编程方式将粗体格式应用于 p 值小于 0.05 或 0.01 或其他值的值。这些类型的 table 在科学文献中很常见，因此在使用 Rmarkdown 时有一种简单的方法来生成它们会很有用。例如：
# compute matrix correlation
library(Hmisc)
df3 <- rcorr(as.matrix(mtcars), type="pearson")
# we get a list of three items, first item is df of r values
# third item in df of p values
df3
> df3
mpg cyl disp hp drat wt qsec vs am gear carb
mpg 1.00 -0.85 -0.85 -0.78 0.68 -0.87 0.42 0.66 0.60 0.48 -0.55
cyl -0.85 1.00 0.90 0.83 -0.70 0.78 -0.59 -0.81 -0.52 -0.49 0.53
disp -0.85 0.90 1.00 0.79 -0.71 0.89 -0.43 -0.71 -0.59 -0.56 0.39
hp -0.78 0.83 0.79 1.00 -0.45 0.66 -0.71 -0.72 -0.24 -0.13 0.75
drat 0.68 -0.70 -0.71 -0.45 1.00 -0.71 0.09 0.44 0.71 0.70 -0.09
wt -0.87 0.78 0.89 0.66 -0.71 1.00 -0.17 -0.55 -0.69 -0.58 0.43
qsec 0.42 -0.59 -0.43 -0.71 0.09 -0.17 1.00 0.74 -0.23 -0.21 -0.66
vs 0.66 -0.81 -0.71 -0.72 0.44 -0.55 0.74 1.00 0.17 0.21 -0.57
am 0.60 -0.52 -0.59 -0.24 0.71 -0.69 -0.23 0.17 1.00 0.79 0.06
gear 0.48 -0.49 -0.56 -0.13 0.70 -0.58 -0.21 0.21 0.79 1.00 0.27
carb -0.55 0.53 0.39 0.75 -0.09 0.43 -0.66 -0.57 0.06 0.27 1.00
n= 32
P
mpg cyl disp hp drat wt qsec vs am gear carb
mpg 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0171 0.0000 0.0003 0.0054 0.0011
cyl 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0004 0.0000 0.0022 0.0042 0.0019
disp 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0131 0.0000 0.0004 0.0010 0.0253
hp 0.0000 0.0000 0.0000 0.0100 0.0000 0.0000 0.0000 0.1798 0.4930 0.0000
drat 0.0000 0.0000 0.0000 0.0100 0.0000 0.6196 0.0117 0.0000 0.0000 0.6212
wt 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.3389 0.0010 0.0000 0.0005 0.0146
qsec 0.0171 0.0004 0.0131 0.0000 0.6196 0.3389 0.0000 0.2057 0.2425 0.0000
vs 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0117 0.0010 0.0000 0.3570 0.2579 0.0007
am 0.0003 0.0022 0.0004 0.1798 0.0000 0.0000 0.2057 0.3570 0.0000 0.7545
gear 0.0054 0.0042 0.0010 0.4930 0.0000 0.0005 0.2425 0.2579 0.0000 0.1290
carb 0.0011 0.0019 0.0253 0.0000 0.6212 0.0146 0.0000 0.0007 0.7545 0.1290
那我可以用knitr::kable做markdown table:
> knitr::kable(df3[[1]])
| | mpg| cyl| disp| hp| drat| wt| qsec| vs| am| gear| carb|
|:----|----------:|----------:|----------:|----------:|----------:|----------:|----------:|----------:|----------:|----------:|----------:|
|mpg | 1.0000000| -0.8521619| -0.8475513| -0.7761683| 0.6811719| -0.8676594| 0.4186840| 0.6640389| 0.5998324| 0.4802848| -0.5509251|
|cyl | -0.8521619| 1.0000000| 0.9020329| 0.8324475| -0.6999381| 0.7824958| -0.5912421| -0.8108118| -0.5226070| -0.4926866| 0.5269883|
|disp | -0.8475513| 0.9020329| 1.0000000| 0.7909486| -0.7102139| 0.8879799| -0.4336979| -0.7104159| -0.5912271| -0.5555692| 0.3949769|
|hp | -0.7761683| 0.8324475| 0.7909486| 1.0000000| -0.4487591| 0.6587479| -0.7082234| -0.7230967| -0.2432043| -0.1257043| 0.7498125|
|drat | 0.6811719| -0.6999381| -0.7102139| -0.4487591| 1.0000000| -0.7124406| 0.0912048| 0.4402785| 0.7127111| 0.6996101| -0.0907898|
|wt | -0.8676594| 0.7824958| 0.8879799| 0.6587479| -0.7124406| 1.0000000| -0.1747159| -0.5549157| -0.6924953| -0.5832870| 0.4276059|
|qsec | 0.4186840| -0.5912421| -0.4336979| -0.7082234| 0.0912048| -0.1747159| 1.0000000| 0.7445354| -0.2298608| -0.2126822| -0.6562493|
|vs | 0.6640389| -0.8108118| -0.7104159| -0.7230967| 0.4402785| -0.5549157| 0.7445354| 1.0000000| 0.1683451| 0.2060234| -0.5696071|
|am | 0.5998324| -0.5226070| -0.5912271| -0.2432043| 0.7127111| -0.6924953| -0.2298608| 0.1683451| 1.0000000| 0.7940587| 0.0575344|
|gear | 0.4802848| -0.4926866| -0.5555692| -0.1257043| 0.6996101| -0.5832870| -0.2126822| 0.2060234| 0.7940587| 1.0000000| 0.2740728|
|carb | -0.5509251| 0.5269883| 0.3949769| 0.7498125| -0.0907898| 0.4276059| -0.6562493| -0.5696071| 0.0575344| 0.2740728| 1.0000000|
然后我想以某种方式编写一些代码，根据另一个数据框中的值修改特定单元格的降价。例如，在此 table 中，将相应 p 值 <0.001 的 r 值加粗。
我该怎么做？也许像这样使用 pander：
我们可以这样做，使用 pander:
library(pander)
library(Hmisc)
# compute matrix correlation
df3 <- rcorr(as.matrix(mtcars), type="pearson")
# we get a list of three items, first item is df of r values
# third item in df of p values
df3
# make cells of r values bold if p value is <0.01
emphasize.strong.cells(which(df3[[3]] < 0.001, arr.ind = TRUE))
pander(df3[[1]])
给出：
----------------------------------------------------------
mpg cyl disp hp
---------- ----------- ----------- ----------- -----------
**mpg** 1 **-0.8522** **-0.8476** **-0.7762**
**cyl** **-0.8522** 1 **0.902** **0.8324**
**disp** **-0.8476** **0.902** 1 **0.7909**
**hp** **-0.7762** **0.8324** **0.7909** 1
**drat** **0.6812** **-0.6999** **-0.7102** -0.4488
**wt** **-0.8677** **0.7825** **0.888** **0.6587**
**qsec** 0.4187 **-0.5912** -0.4337 **-0.7082**
**vs** **0.664** **-0.8108** **-0.7104** **-0.7231**
**am** **0.5998** -0.5226 **-0.5912** -0.2432
**gear** 0.4803 -0.4927 **-0.5556** -0.1257
**carb** -0.5509 0.527 0.395 **0.7498**
----------------------------------------------------------
[output snipped]
当渲染成 HTML 时看起来像（side-effect 也使行名称加粗）：
仅使用 knitr 就可以实现这样的功能吗？
我想制作 r 值的相关矩阵（针对 Pearson 相关系数），并以编程方式将粗体格式应用于 p 值小于 0.05 或 0.01 或其他值的值。这些类型的 table 在科学文献中很常见，因此在使用 Rmarkdown 时有一种简单的方法来生成它们会很有用。例如：
# compute matrix correlation
library(Hmisc)
df3 <- rcorr(as.matrix(mtcars), type="pearson")
# we get a list of three items, first item is df of r values
# third item in df of p values
df3
> df3
mpg cyl disp hp drat wt qsec vs am gear carb
mpg 1.00 -0.85 -0.85 -0.78 0.68 -0.87 0.42 0.66 0.60 0.48 -0.55
cyl -0.85 1.00 0.90 0.83 -0.70 0.78 -0.59 -0.81 -0.52 -0.49 0.53
disp -0.85 0.90 1.00 0.79 -0.71 0.89 -0.43 -0.71 -0.59 -0.56 0.39
hp -0.78 0.83 0.79 1.00 -0.45 0.66 -0.71 -0.72 -0.24 -0.13 0.75
drat 0.68 -0.70 -0.71 -0.45 1.00 -0.71 0.09 0.44 0.71 0.70 -0.09
wt -0.87 0.78 0.89 0.66 -0.71 1.00 -0.17 -0.55 -0.69 -0.58 0.43
qsec 0.42 -0.59 -0.43 -0.71 0.09 -0.17 1.00 0.74 -0.23 -0.21 -0.66
vs 0.66 -0.81 -0.71 -0.72 0.44 -0.55 0.74 1.00 0.17 0.21 -0.57
am 0.60 -0.52 -0.59 -0.24 0.71 -0.69 -0.23 0.17 1.00 0.79 0.06
gear 0.48 -0.49 -0.56 -0.13 0.70 -0.58 -0.21 0.21 0.79 1.00 0.27
carb -0.55 0.53 0.39 0.75 -0.09 0.43 -0.66 -0.57 0.06 0.27 1.00
n= 32
P
mpg cyl disp hp drat wt qsec vs am gear carb
mpg 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0171 0.0000 0.0003 0.0054 0.0011
cyl 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0004 0.0000 0.0022 0.0042 0.0019
disp 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0131 0.0000 0.0004 0.0010 0.0253
hp 0.0000 0.0000 0.0000 0.0100 0.0000 0.0000 0.0000 0.1798 0.4930 0.0000
drat 0.0000 0.0000 0.0000 0.0100 0.0000 0.6196 0.0117 0.0000 0.0000 0.6212
wt 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.3389 0.0010 0.0000 0.0005 0.0146
qsec 0.0171 0.0004 0.0131 0.0000 0.6196 0.3389 0.0000 0.2057 0.2425 0.0000
vs 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0117 0.0010 0.0000 0.3570 0.2579 0.0007
am 0.0003 0.0022 0.0004 0.1798 0.0000 0.0000 0.2057 0.3570 0.0000 0.7545
gear 0.0054 0.0042 0.0010 0.4930 0.0000 0.0005 0.2425 0.2579 0.0000 0.1290
carb 0.0011 0.0019 0.0253 0.0000 0.6212 0.0146 0.0000 0.0007 0.7545 0.1290
那我可以用knitr::kable做markdown table:
> knitr::kable(df3[[1]])
| | mpg| cyl| disp| hp| drat| wt| qsec| vs| am| gear| carb|
|:----|----------:|----------:|----------:|----------:|----------:|----------:|----------:|----------:|----------:|----------:|----------:|
|mpg | 1.0000000| -0.8521619| -0.8475513| -0.7761683| 0.6811719| -0.8676594| 0.4186840| 0.6640389| 0.5998324| 0.4802848| -0.5509251|
|cyl | -0.8521619| 1.0000000| 0.9020329| 0.8324475| -0.6999381| 0.7824958| -0.5912421| -0.8108118| -0.5226070| -0.4926866| 0.5269883|
|disp | -0.8475513| 0.9020329| 1.0000000| 0.7909486| -0.7102139| 0.8879799| -0.4336979| -0.7104159| -0.5912271| -0.5555692| 0.3949769|
|hp | -0.7761683| 0.8324475| 0.7909486| 1.0000000| -0.4487591| 0.6587479| -0.7082234| -0.7230967| -0.2432043| -0.1257043| 0.7498125|
|drat | 0.6811719| -0.6999381| -0.7102139| -0.4487591| 1.0000000| -0.7124406| 0.0912048| 0.4402785| 0.7127111| 0.6996101| -0.0907898|
|wt | -0.8676594| 0.7824958| 0.8879799| 0.6587479| -0.7124406| 1.0000000| -0.1747159| -0.5549157| -0.6924953| -0.5832870| 0.4276059|
|qsec | 0.4186840| -0.5912421| -0.4336979| -0.7082234| 0.0912048| -0.1747159| 1.0000000| 0.7445354| -0.2298608| -0.2126822| -0.6562493|
|vs | 0.6640389| -0.8108118| -0.7104159| -0.7230967| 0.4402785| -0.5549157| 0.7445354| 1.0000000| 0.1683451| 0.2060234| -0.5696071|
|am | 0.5998324| -0.5226070| -0.5912271| -0.2432043| 0.7127111| -0.6924953| -0.2298608| 0.1683451| 1.0000000| 0.7940587| 0.0575344|
|gear | 0.4802848| -0.4926866| -0.5555692| -0.1257043| 0.6996101| -0.5832870| -0.2126822| 0.2060234| 0.7940587| 1.0000000| 0.2740728|
|carb | -0.5509251| 0.5269883| 0.3949769| 0.7498125| -0.0907898| 0.4276059| -0.6562493| -0.5696071| 0.0575344| 0.2740728| 1.0000000|
然后我想以某种方式编写一些代码，根据另一个数据框中的值修改特定单元格的降价。例如，在此 table 中，将相应 p 值 <0.001 的 r 值加粗。
我该怎么做？也许像这样使用 pander：
我们可以这样做，使用 pander:
library(pander)
library(Hmisc)
# compute matrix correlation
df3 <- rcorr(as.matrix(mtcars), type="pearson")
# we get a list of three items, first item is df of r values
# third item in df of p values
df3
# make cells of r values bold if p value is <0.01
emphasize.strong.cells(which(df3[[3]] < 0.001, arr.ind = TRUE))
pander(df3[[1]])
给出：
----------------------------------------------------------
mpg cyl disp hp
---------- ----------- ----------- ----------- -----------
**mpg** 1 **-0.8522** **-0.8476** **-0.7762**
**cyl** **-0.8522** 1 **0.902** **0.8324**
**disp** **-0.8476** **0.902** 1 **0.7909**
**hp** **-0.7762** **0.8324** **0.7909** 1
**drat** **0.6812** **-0.6999** **-0.7102** -0.4488
**wt** **-0.8677** **0.7825** **0.888** **0.6587**
**qsec** 0.4187 **-0.5912** -0.4337 **-0.7082**
**vs** **0.664** **-0.8108** **-0.7104** **-0.7231**
**am** **0.5998** -0.5226 **-0.5912** -0.2432
**gear** 0.4803 -0.4927 **-0.5556** -0.1257
**carb** -0.5509 0.527 0.395 **0.7498**
----------------------------------------------------------
[output snipped]
当渲染成 HTML 时看起来像（side-effect 也使行名称加粗）：
仅使用 knitr 就可以实现这样的功能吗？