将 gtExtras::gt_sparkline 应用于多列

Question

基于 this link 中 sparkline 的示例代码：

library(gt)
library(gtExtras)
mtcars %>%
    dplyr::group_by(cyl) %>%
    # must end up with list of data for each row in the input dataframe
    dplyr::summarize(mpg_data = list(mpg), .groups = "drop") %>%
    gt() %>%
    gt_sparkline(mpg_data)

输出：

现在我希望将上面的代码应用到下面的数据 df 中，这意味着将 type 用作 cyl，其他 year-month 列用作 mpg-data :

structure(list(type = c("v1", "v2"), `2017-06` = c(244.955, 9e-04
), `2017-07` = c(244.786, -7e-04), `2017-08` = c(245.519, 0.003
), `2017-09` = c(246.819, 0.0053), `2017-10` = c(246.663, -6e-04
)), class = "data.frame", row.names = c(NA, -2L))

我怎样才能做到这一点？谢谢。

编辑：

data <- melt(df, id = 'type')
data %>%
    dplyr::group_by(type) %>%
    # must end up with list of data for each row in the input dataframe
    dplyr::summarize(values = list(value), .groups = "drop") %>%
    gt() %>%
    gt_sparkline(values)

输出：

通过添加 value 列编辑数据：

structure(list(type = c("v1", "v2"), `2017-06` = c(244.955, 9e-04
), `2017-07` = c(244.786, -7e-04), `2017-08` = c(245.519, 0.003
), `2017-09` = c(246.819, 0.0053), `2017-10` = c(246.663, -6e-04
), value = c(1.2, 1.6)), class = "data.frame", row.names = c(NA, -2L))

Answer 1

您可以使用 rowwise 并折叠列表中行的所有数据。

library(dplyr)
library(gt)
library(gtExtras)

df %>%
  rowwise() %>%
  mutate(data = list(c_across(-type))) %>%
  select(type, data) %>%
  gt() %>%
  gt_sparkline(data)

Answer 2

我们可以使用 pmap 来自 purrr

library(gt)
library(gtExtras)
library(dplyr)
library(purrr)
df %>%
   transmute(type, data = pmap(across(-type), list)) %>%
   gt() %>%
   gt_sparkline(data)

输出：

将 gtExtras::gt_sparkline 应用于多列

Apply gtExtras::gt_sparkline to multiple columns

r

sparklines

gt

gtextras