29  Таблицы для презентации

Hospital	Total cases with known outcome	Recovered			Died
		Total	% of cases	Median CT values	Total	% of cases	Median CT values
St. Mark's Maternity Hospital (SMMH)	325	126	38.8%	22	199	61.2%	22
Central Hospital	358	165	46.1%	22	193	53.9%	22
Other	685	290	42.3%	21	395	57.7%	22
Military Hospital	708	309	43.6%	22	399	56.4%	21
Missing	1,125	514	45.7%	21	611	54.3%	21
Port Hospital	1,364	579	42.4%	21	785	57.6%	22
Total	3,440	1,469	42.7%	22	1,971	57.3%	22

На этой странице показано, как с помощью пакета flextable преобразовать блоки сводных данных в таблицы, готовые для презентации. Такие таблицы можно вставлять в слайды Powerpoint, HTML-страницы, документы PDF или Word и т.д.

Следует понимать, что перед использованием пакета flextable необходимо создать сводную таблицу в виде блока данных. Используйте методы со страниц Описательные таблицы и Поворот данных такие как табуляция, перекрестная табуляция, поворот и вычисление описательной статистики. Полученный датафрейм можно передать в пакет flextable для форматирования на экране.

Существует множество других пакетов R, которые могут быть использованы для создания таблиц для представления информации, но на этой странице мы остановились на пакете flextable. Пример с использованием пакета knitr и его функции kable() можно найти на странице Отслеживание контактов. Аналогичным образом пакет DT освещен на странице Информационные панели с Shiny. Другие пакеты, такие как GT и huxtable, упоминаются на странице Рекомендованные пакеты.

29.1 Подготовка

Загрузка пакетов

Установите и загрузите пакет flextable. В данном руководстве мы делаем акцент на p_load() из пакета pacman, которая при необходимости устанавливает пакет и загружает его для использования. Также можно загружать пакеты с помощью library() из base R. Более подробную информацию о пакетах R см. на странице Основы R.

pacman::p_load(
  rio,            # импорт/экспорт
  here,           # путь к файлу
  flextable,      # создать таблицу HTML 
  officer,        # функция помощника для таблиц
  tidyverse)      # управление данными, выводы и визуализация

Импорт данных

Для начала мы импортируем очищенный построчный список случаев из смоделированной эпидемии лихорадки Эбола. Если вы хотите проследить за ходом работы, щелкните мышью, чтобы загрузить “чистый” построчный список (в виде файла .rds). Импорт данных с помощью функции import() из пакета rio (она работает со многими типами файлов, такими как .xlsx, .csv, .rds - подробнее см. на странице Импорт и экспорт).

# импорт построчного списка 
linelist <- import("linelist_cleaned.rds")

Первые 50 строк построчного списка отображаются ниже.

Подготовка таблицы

Ниже приведен пример из страницы Описательные таблицы преобразования построчного списка случаев в датафрейм, содержащий сводные данные об исходах и значениях CT по больницам, со строкой “Итого” в нижней части. Результат сохраняется в формате table.
Перед началом использования пакетаflextable необходимо создать таблицу в виде блока данных. О том, как создать датафрейм с помощью таких пакетов, как janitor и dplyr, читайте на страницах [Описательные таблицы] и [Поворот данных]. Вы должны расположить содержимое в строках и столбцах так, как вы хотите его отобразить. Затем датафрейм будет передан в flextable для его отображения с использованием цветов, заголовков, шрифтов и т.д.

Ниже приведен пример из страницы Описательные таблицы преобразования построчного списка в датафрейм, содержащий сводные данные об исходах и значениях CT по больницам, с итоговой строкой внизу. Выходные данные сохраняются в формате table.

table <- linelist %>% 
  
  # Получение суммарных значений по группам исходов в больнице
  ###############################################
  group_by(hospital, outcome) %>%                      # Сгруппировать данные
  summarise(                                           # Создать новые сводные столбцы по интересующим показателям
    N = n(),                                            # Количество строк в каждой группе исходов по больнице     
    ct_value = median(ct_blood, na.rm=T)) %>%           # медианное значение СТ в каждой группе
  
  # добавить итого
  ############
  bind_rows(                                           # Связать предыдущую таблицу с этой мини-таблицей итогов
    linelist %>% 
      filter(!is.na(outcome) & hospital != "Missing") %>%
      group_by(outcome) %>%                            # Группировка только по исходам, но не по больницам    
      summarise(
        N = n(),                                       # Количество строк для всего набора данных     
        ct_value = median(ct_blood, na.rm=T))) %>%     # Медиана CT для всего набора данных
  
  # Поворот по ширине и форматирование
  ########################
  mutate(hospital = replace_na(hospital, "Total")) %>% 
  pivot_wider(                                         # Поворот от длины к ширине
    values_from = c(ct_value, N),                       # новые значения из столбцов ct и count (подсчет)
    names_from = outcome) %>%                           # новые названия столбцов взяты из исходов
  mutate(                                              # Добавить новые столбцы
    N_Known = N_Death + N_Recover,                               # количество с известным исходом
    Pct_Death = scales::percent(N_Death / N_Known, 0.1),         # процент умерших (с точностью до десятичной дроби)
    Pct_Recover = scales::percent(N_Recover / N_Known, 0.1)) %>% # процент выздоровевших (с точностью до десятичной дроби)
  select(                                              # Переупорядочить столбцы
    hospital, N_Known,                                   # Вводные столбцы
    N_Recover, Pct_Recover, ct_value_Recover,            # Столбцы выздоровевших
    N_Death, Pct_Death, ct_value_Death)  %>%             # Столбцы со смертельным исходом
  arrange(N_Known)                                    # Расположите строки от нижней к верхней (итоговая строка внизу)

table  # печать

# A tibble: 7 × 8
# Groups:   hospital [7]
  hospital      N_Known N_Recover Pct_Recover ct_value_Recover N_Death Pct_Death
  <chr>           <int>     <int> <chr>                  <dbl>   <int> <chr>    
1 St. Mark's M…     325       126 38.8%                     22     199 61.2%    
2 Central Hosp…     358       165 46.1%                     22     193 53.9%    
3 Other             685       290 42.3%                     21     395 57.7%    
4 Military Hos…     708       309 43.6%                     22     399 56.4%    
5 Missing          1125       514 45.7%                     21     611 54.3%    
6 Port Hospital    1364       579 42.4%                     21     785 57.6%    
7 Total            3440      1469 42.7%                     22    1971 57.3%    
# ℹ 1 more variable: ct_value_Death <dbl>

29.2 Базовая таблица flextable

Создать flextable

Для создания и управления объектами flextable мы сначала пропускаем датафрейм через функцию flextable(). Результат сохраняем под именем my_table.

my_table <- flextable(table) 
my_table

hospital	N_Known	N_Recover	Pct_Recover	ct_value_Recover	N_Death	Pct_Death	ct_value_Death
St. Mark's Maternity Hospital (SMMH)	325	126	38.8%	22	199	61.2%	22
Central Hospital	358	165	46.1%	22	193	53.9%	22
Other	685	290	42.3%	21	395	57.7%	22
Military Hospital	708	309	43.6%	22	399	56.4%	21
Missing	1,125	514	45.7%	21	611	54.3%	21
Port Hospital	1,364	579	42.4%	21	785	57.6%	22
Total	3,440	1,469	42.7%	22	1,971	57.3%	22

После этого мы можем последовательно пропустить объект my_table через другие функции форматирования flextable.

На этой странице для наглядности мы будем сохранять таблицу на промежуточных шагах под именем my_table, добавляя понемногу функции flextable. Если вы хотите увидеть весь код от начала до конца, написанный одним блоком, посетите раздел Весь код полностью ниже.

Общий синтаксис каждой строки кода flextable выглядит следующим образом:

• function(table, i = X, j = X, part = "X"), где:
  • Функция “function” может быть одной из множества различных функций, таких как width() для определения ширины столбцов, bg() для установки цвета фона, align() для установки выравнивания текста по центру/вправо/влево и т.д.
  • table = это название блока данных, хотя оно не обязательно, если датафрейм по каналу передается в функцию.
    
  • part = указывает, к какой части таблицы применяется функция. Например, “заголовок”, “тело” или “все”.
  • i = задает строку, к которой следует применить функцию, где ‘X’ - номер строки. Если строк несколько, например, с первой по третью, то можно указать: i = c(1:3). Обратите внимание, что если выбрано значение ‘body’, то первый ряд начинается из-под раздела заголовка.
  • j = указывает столбец, к которому следует применить функцию, где ‘x’ - номер или название столбца. Если столбцов несколько, например, пятый и шестой, то можно указать: j = c(5,6).

Полный список функций форматирования flextable можно найти здесь или просмотреть всю информацию, введя ?flextable.

Ширина столбца

Мы можем использовать функцию autofit(), которая красиво растягивает таблицу так, что в каждой ячейке остается только одна строка текста. Функция qflextable() является удобным сокращением для flextable() и autofit().

my_table %>% autofit()

hospital	N_Known	N_Recover	Pct_Recover	ct_value_Recover	N_Death	Pct_Death	ct_value_Death
St. Mark's Maternity Hospital (SMMH)	325	126	38.8%	22	199	61.2%	22
Central Hospital	358	165	46.1%	22	193	53.9%	22
Other	685	290	42.3%	21	395	57.7%	22
Military Hospital	708	309	43.6%	22	399	56.4%	21
Missing	1,125	514	45.7%	21	611	54.3%	21
Port Hospital	1,364	579	42.4%	21	785	57.6%	22
Total	3,440	1,469	42.7%	22	1,971	57.3%	22

Однако это не всегда уместно, особенно если в ячейках содержатся очень длинные значения, в результате чего таблица может не поместиться на странице.

Вместо этого мы можем задать ширину с помощью функции width(). Чтобы понять, какое значение ширины следует задать, нужно немного поиграть. В приведенном ниже примере мы задаем разную ширину для столбца 1, столбца 2 и столбцов с 4 по 8.

my_table <- my_table %>% 
  width(j=1, width = 2.7) %>% 
  width(j=2, width = 1.5) %>% 
  width(j=c(4,5,7,8), width = 1)

my_table

hospital	N_Known	N_Recover	Pct_Recover	ct_value_Recover	N_Death	Pct_Death	ct_value_Death
St. Mark's Maternity Hospital (SMMH)	325	126	38.8%	22	199	61.2%	22
Central Hospital	358	165	46.1%	22	193	53.9%	22
Other	685	290	42.3%	21	395	57.7%	22
Military Hospital	708	309	43.6%	22	399	56.4%	21
Missing	1,125	514	45.7%	21	611	54.3%	21
Port Hospital	1,364	579	42.4%	21	785	57.6%	22
Total	3,440	1,469	42.7%	22	1,971	57.3%	22

Заголовки столбцов

Мы хотим получить более четкие заголовки для облегчения интерпретации содержимого таблицы.

Для этой таблицы мы хотим добавить второй слой заголовков, чтобы столбцы, охватывающие одни и те же подгруппы, можно было сгруппировать вместе. Для этого мы используем функцию add_header_row() с top = TRUE. Мы указываем новое название каждого столбца в values =, оставляя пустые значения "" для столбцов, которые, как мы знаем, будут объединены позже.

Мы также переименовываем названия заголовков в теперь уже втором заголовке в отдельной команде set_header_labels().

Наконец, чтобы “объединить” определенные заголовки столбцов в верхнем заголовке, мы используем команду merge_at() для объединения заголовков столбцов в строке верхнего заголовка.

my_table <- my_table %>% 
  
  add_header_row(
    top = TRUE,                # Новый заголовок располагается поверх существующей строки заголовков
    values = c("Hospital",     # Значения заголовков для каждого столбца ниже
               "Total cases with known outcome", 
               "Recovered",    # Это будет заголовок верхнего уровня для этого и двух следующих столбцов
               "",
               "",
               "Died",         # Это будет заголовок верхнего уровня для этого и двух следующих столбцов
               "",             # Оставить пустым, так как он будет объединен с "Умершие"
               "")) %>% 
    
  set_header_labels(         # Переименование столбцов в исходной строке заголовка
      hospital = "", 
      N_Known = "",                  
      N_Recover = "Total",
      Pct_Recover = "% of cases",
      ct_value_Recover = "Median CT values",
      N_Death = "Total",
      Pct_Death = "% of cases",
      ct_value_Death = "Median CT values")  %>% 
  
  merge_at(i = 1, j = 3:5, part = "header") %>% # Горизонтальное объединение столбцов 3 - 5 в новой строке заголовка
  merge_at(i = 1, j = 6:8, part = "header")     # Горизонтальное объединение столбцов 6-8 в новой строке заголовка

my_table  # print

Hospital	Total cases with known outcome	Recovered			Died
		Total	% of cases	Median CT values	Total	% of cases	Median CT values
St. Mark's Maternity Hospital (SMMH)	325	126	38.8%	22	199	61.2%	22
Central Hospital	358	165	46.1%	22	193	53.9%	22
Other	685	290	42.3%	21	395	57.7%	22
Military Hospital	708	309	43.6%	22	399	56.4%	21
Missing	1,125	514	45.7%	21	611	54.3%	21
Port Hospital	1,364	579	42.4%	21	785	57.6%	22
Total	3,440	1,469	42.7%	22	1,971	57.3%	22

Границы и фон

С помощью различных функций flextable можно настроить границы, внутренние линии и т.д. Часто проще начать с удаления всех существующих границ с помощью функции border_remove().

Затем можно применить стандартные темы границ, передав таблицу в функции theme_box(), theme_booktabs() или theme_alafoli().

Добавить вертикальные и горизонтальные линии можно с помощью различных функций. hline() и vline() добавляют линии в указанную строку или столбец соответственно. В каждой из них необходимо указать part= либо как “все”, либо как “тело”, либо как “заголовок”. Для вертикальных строк следует указать столбец в j =, а для горизонтальных - строку в i =. Другие функции, такие как vline_right(), vline_left(), hline_top() и hline_bottom(), добавляют линии только к внешним сторонам.

Во всех этих функциях сам стиль линии должен быть указан в border = и должен быть результатом отдельной команды, использующей функцию fp_border() из пакета officer. Эта функция позволяет определить ширину и цвет линии. Ее можно задать над командами таблицы, как показано ниже.

# определить стиль для линии границы
border_style = officer::fp_border(color="black", width=1)

# добавить линии границ в таблицу
my_table <- my_table %>% 

  # удалить все существующие границы
  border_remove() %>%  
  
  # добавить горизонтальные линии с помощью заранее заданной настройки темы
  theme_booktabs() %>% 
  
  # добавить вертикальные линии для разделения разделов Выздоровевшие и  Умершие
  vline(part = "all", j = 2, border = border_style) %>%   # at column 2 
  vline(part = "all", j = 5, border = border_style)       # at column 5

my_table

Hospital	Total cases with known outcome	Recovered			Died
		Total	% of cases	Median CT values	Total	% of cases	Median CT values
St. Mark's Maternity Hospital (SMMH)	325	126	38.8%	22	199	61.2%	22
Central Hospital	358	165	46.1%	22	193	53.9%	22
Other	685	290	42.3%	21	395	57.7%	22
Military Hospital	708	309	43.6%	22	399	56.4%	21
Missing	1,125	514	45.7%	21	611	54.3%	21
Port Hospital	1,364	579	42.4%	21	785	57.6%	22
Total	3,440	1,469	42.7%	22	1,971	57.3%	22

Шрифт и выравнивание

Мы выравниваем по центру все столбцы, кроме крайнего левого, с названиями больниц, используя функцию align() из flextable.

my_table <- my_table %>% 
   flextable::align(align = "center", j = c(2:8), part = "all") 
my_table

Hospital	Total cases with known outcome	Recovered			Died
		Total	% of cases	Median CT values	Total	% of cases	Median CT values
St. Mark's Maternity Hospital (SMMH)	325	126	38.8%	22	199	61.2%	22
Central Hospital	358	165	46.1%	22	193	53.9%	22
Other	685	290	42.3%	21	395	57.7%	22
Military Hospital	708	309	43.6%	22	399	56.4%	21
Missing	1,125	514	45.7%	21	611	54.3%	21
Port Hospital	1,364	579	42.4%	21	785	57.6%	22
Total	3,440	1,469	42.7%	22	1,971	57.3%	22

Кроме того, мы можем увеличить размер шрифта заголовка и изменить его на полужирный. Мы также можем выделить жирным шрифтом итоговую строку.

my_table <-  my_table %>%  
  fontsize(i = 1, size = 12, part = "header") %>%   # настроить размер шрифта заголовка
  bold(i = 1, bold = TRUE, part = "header") %>%     # настроить полужирный шрифт заголовка
  bold(i = 7, bold = TRUE, part = "body")           # скорректировать полужирный шрифт итогового ряда (ряд 7 тела таблицы)

my_table

Hospital	Total cases with known outcome	Recovered			Died
		Total	% of cases	Median CT values	Total	% of cases	Median CT values
St. Mark's Maternity Hospital (SMMH)	325	126	38.8%	22	199	61.2%	22
Central Hospital	358	165	46.1%	22	193	53.9%	22
Other	685	290	42.3%	21	395	57.7%	22
Military Hospital	708	309	43.6%	22	399	56.4%	21
Missing	1,125	514	45.7%	21	611	54.3%	21
Port Hospital	1,364	579	42.4%	21	785	57.6%	22
Total	3,440	1,469	42.7%	22	1,971	57.3%	22

Мы можем обеспечить отображение в столбцах пропорций только одного десятичного знака с помощью функции colformat_num(). Заметим, что это можно было бы сделать и на этапе управления данными с помощью функции round().

my_table <- colformat_num(my_table, j = c(4,7), digits = 1)
my_table

Hospital	Total cases with known outcome	Recovered			Died
		Total	% of cases	Median CT values	Total	% of cases	Median CT values
St. Mark's Maternity Hospital (SMMH)	325	126	38.8%	22	199	61.2%	22
Central Hospital	358	165	46.1%	22	193	53.9%	22
Other	685	290	42.3%	21	395	57.7%	22
Military Hospital	708	309	43.6%	22	399	56.4%	21
Missing	1,125	514	45.7%	21	611	54.3%	21
Port Hospital	1,364	579	42.4%	21	785	57.6%	22
Total	3,440	1,469	42.7%	22	1,971	57.3%	22

Объединение ячеек

Точно так же, как мы объединяем ячейки по горизонтали в строке заголовка, мы можем объединять ячейки по вертикали, используя функцию merge_at() и указывая строки (i) и столбцы (j). Здесь мы объединяем значения “Больница” и “Всего случаев с известным исходом” по вертикали, чтобы дать им больше места.

my_table <- my_table %>% 
  merge_at(i = 1:2, j = 1, part = "header") %>% 
  merge_at(i = 1:2, j = 2, part = "header")

my_table

Hospital	Total cases with known outcome	Recovered			Died
		Total	% of cases	Median CT values	Total	% of cases	Median CT values
St. Mark's Maternity Hospital (SMMH)	325	126	38.8%	22	199	61.2%	22
Central Hospital	358	165	46.1%	22	193	53.9%	22
Other	685	290	42.3%	21	395	57.7%	22
Military Hospital	708	309	43.6%	22	399	56.4%	21
Missing	1,125	514	45.7%	21	611	54.3%	21
Port Hospital	1,364	579	42.4%	21	785	57.6%	22
Total	3,440	1,469	42.7%	22	1,971	57.3%	22

Цвнт фонаr

Чтобы отличить содержимое таблицы от заголовков, мы можем добавить дополнительное форматирование. Например, изменить цвет фона. В данном примере мы изменим цвет фона таблицы на серый.

my_table <- my_table %>% 
    bg(part = "body", bg = "gray95")  

my_table 

Hospital	Total cases with known outcome	Recovered			Died
		Total	% of cases	Median CT values	Total	% of cases	Median CT values
St. Mark's Maternity Hospital (SMMH)	325	126	38.8%	22	199	61.2%	22
Central Hospital	358	165	46.1%	22	193	53.9%	22
Other	685	290	42.3%	21	395	57.7%	22
Military Hospital	708	309	43.6%	22	399	56.4%	21
Missing	1,125	514	45.7%	21	611	54.3%	21
Port Hospital	1,364	579	42.4%	21	785	57.6%	22
Total	3,440	1,469	42.7%	22	1,971	57.3%	22

29.3 Условное форматирование

Мы можем выделить все значения в столбце, которые удовлетворяют определенному правилу, например, где более 55% случаев умерли. Просто подставьте критерий в аргумент i = или j =, предваряя его тильдой ~. Ссылайтесь на столбец в блоке данных, а не на отображаемые значения заголовка.

my_table %>% 
  bg(j = 7, i = ~ Pct_Death >= 55, part = "body", bg = "red") 

Hospital	Total cases with known outcome	Recovered			Died
		Total	% of cases	Median CT values	Total	% of cases	Median CT values
St. Mark's Maternity Hospital (SMMH)	325	126	38.8%	22	199	61.2%	22
Central Hospital	358	165	46.1%	22	193	53.9%	22
Other	685	290	42.3%	21	395	57.7%	22
Military Hospital	708	309	43.6%	22	399	56.4%	21
Missing	1,125	514	45.7%	21	611	54.3%	21
Port Hospital	1,364	579	42.4%	21	785	57.6%	22
Total	3,440	1,469	42.7%	22	1,971	57.3%	22

Или мы можем выделить всю строку, удовлетворяющую определенному критерию, например, интересующую нас больницу. Для этого достаточно удалить спецификацию столбца (j), чтобы критерии распространялись на все столбцы.

my_table %>% 
  bg(., i= ~ hospital == "Military Hospital", part = "body", bg = "#91c293") 

Hospital	Total cases with known outcome	Recovered			Died
		Total	% of cases	Median CT values	Total	% of cases	Median CT values
St. Mark's Maternity Hospital (SMMH)	325	126	38.8%	22	199	61.2%	22
Central Hospital	358	165	46.1%	22	193	53.9%	22
Other	685	290	42.3%	21	395	57.7%	22
Military Hospital	708	309	43.6%	22	399	56.4%	21
Missing	1,125	514	45.7%	21	611	54.3%	21
Port Hospital	1,364	579	42.4%	21	785	57.6%	22
Total	3,440	1,469	42.7%	22	1,971	57.3%	22

29.4 Весь код полностью

Ниже мы покажем весь код полностью из приведенных выше разделов.

border_style = officer::fp_border(color="black", width=1)

pacman::p_load(
  rio,            # импорт/экспорт
  here,           # путь к файлу
  flextable,      # создать таблицы HTML 
  officer,        # функции помощника для таблиц
  tidyverse)      # управление данными, выводы и визуализация 

table <- linelist %>% 

  # Получение суммарных значений по группам исходов в больнице
  ###############################################
  group_by(hospital, outcome) %>%                      # Сгруппировать данные
  summarise(                                           # Создание новых сводных столбцов по интересующим показателям
    N = n(),                                            # Количество строк в каждой группе исходов по больнице     
    ct_value = median(ct_blood, na.rm=T)) %>%           # медианное значение СТ в каждой группе
  
  # добавить итого
  ############
  bind_rows(                                           # Связать предыдущую таблицу с этой мини-таблицей итогов
    linelist %>% 
      filter(!is.na(outcome) & hospital != "Missing") %>%
      group_by(outcome) %>%                            # Группировка только по исходам, но не по больницам    
      summarise(
        N = n(),                                       # Количество строк для всего набора данных     
        ct_value = median(ct_blood, na.rm=T))) %>%     # Медиана CT для всего набора данных
  
  # Поворот по ширине и формирование
  ########################
  mutate(hospital = replace_na(hospital, "Total")) %>% 
  pivot_wider(                                         # Поворот из длинной в широкую
    values_from = c(ct_value, N),                       # новые значения из столбцов ct и count (подсчет)
    names_from = outcome) %>%                           # новые названия столбцов взяты из исходов
  mutate(                                              # Добавить новые столбцы
    N_Known = N_Death + N_Recover,                               # количество с известным исходом
    Pct_Death = scales::percent(N_Death / N_Known, 0.1),         # процент умерших (с точностью до десятичной дроби)
    Pct_Recover = scales::percent(N_Recover / N_Known, 0.1)) %>% # процент выздоровевших (с точностью до десятичной дроби)
  select(                                              # Переупорядочить столбцы
    hospital, N_Known,                                   # Вводные столбцы
    N_Recover, Pct_Recover, ct_value_Recover,            # Столбцы выздоровевших 
    N_Death, Pct_Death, ct_value_Death)  %>%             # Столбцы умерших
  arrange(N_Known) %>%                                 # Расположите строки от нижней к верхней (итоговая строка внизу)

  # форматирование
  ############
  flextable() %>%              # таблица подается сверху
  add_header_row(
    top = TRUE,                # Новый заголовок располагается поверх существующей строки заголовков
    values = c("Hospital",     # Значения заголовков для каждого столбца ниже
               "Total cases with known outcome", 
               "Recovered",    # Это будет заголовок верхнего уровня для этого и двух следующих столбцов
               "",
               "",
               "Died",         # Это будет заголовок верхнего уровня для этого и двух следующих столбцов
               "",             # Оставить пустым, так как он будет объединен с "Умершими"
               "")) %>% 
    set_header_labels(         # Переименовать столбцы в исходной строке заголовка
      hospital = "", 
      N_Known = "",                  
      N_Recover = "Total",
      Pct_Recover = "% of cases",
      ct_value_Recover = "Median CT values",
      N_Death = "Total",
      Pct_Death = "% of cases",
      ct_value_Death = "Median CT values")  %>% 
  merge_at(i = 1, j = 3:5, part = "header") %>% # Горизонтальное объединение столбцов 3 - 5 в новую строку заголовка
  merge_at(i = 1, j = 6:8, part = "header") %>%  
  border_remove() %>%  
  theme_booktabs() %>% 
  vline(part = "all", j = 2, border = border_style) %>%   # в столбце 2 
  vline(part = "all", j = 5, border = border_style) %>%   # в столбце 5
  merge_at(i = 1:2, j = 1, part = "header") %>% 
  merge_at(i = 1:2, j = 2, part = "header") %>% 
  width(j=1, width = 2.7) %>% 
  width(j=2, width = 1.5) %>% 
  width(j=c(4,5,7,8), width = 1) %>% 
  flextable::align(., align = "center", j = c(2:8), part = "all") %>% 
  bg(., part = "body", bg = "gray95")  %>% 
  bg(., j=c(1:8), i= ~ hospital == "Military Hospital", part = "body", bg = "#91c293") %>% 
  colformat_num(., j = c(4,7), digits = 1) %>%
  bold(i = 1, bold = TRUE, part = "header") %>% 
  bold(i = 7, bold = TRUE, part = "body")

`summarise()` has grouped output by 'hospital'. You can override using the
`.groups` argument.

table

Hospital	Total cases with known outcome	Recovered			Died
		Total	% of cases	Median CT values	Total	% of cases	Median CT values
St. Mark's Maternity Hospital (SMMH)	325	126	38.8%	22	199	61.2%	22
Central Hospital	358	165	46.1%	22	193	53.9%	22
Other	685	290	42.3%	21	395	57.7%	22
Military Hospital	708	309	43.6%	22	399	56.4%	21
Missing	1,125	514	45.7%	21	611	54.3%	21
Port Hospital	1,364	579	42.4%	21	785	57.6%	22
Total	3,440	1,469	42.7%	22	1,971	57.3%	22

29.5 Сохранение вашей таблицы

Таблица может быть интегрирована в выходные данные различными способами.

Сохранить одну таблицу

Таблицы можно экспортировать в Word, PowerPoint или HTML, а также в виде файлов изображений (PNG). Для этого воспользуйтесь одной из следующих функций:

• save_as_docx()
  
• save_as_pptx()
  
• save_as_image()
  
• save_as_html()

Например, ниже мы сохраняем нашу таблицу в виде документа word. Обратите внимание на синтаксис первого аргумента - вы можете просто указать имя объекта flextable, например my_table, или дать ему ” название”, как показано ниже (название - “my table”). Если название задано, то оно будет отображаться как заголовок таблицы в Word. Мы также демонстрируем код для сохранения изображения в формате PNG.

# Отредактируйте `my table` так, как это необходимо для названия таблицы.  
save_as_docx("my table" = my_table, path = "file.docx")

save_as_image(my_table, path = "file.png")

Обратите внимание, что для сохранения таблицы flextable в виде изображения требуются пакеты webshot или webshot2. Изображения могут получиться с прозрачным фоном.

Если вы хотите просмотреть “живую” версию flextable в формате предполагаемого документа, используйте print() и укажите в preview = одно из следующих значений. Документ будет “всплывать”, открываясь на вашем компьютере в указанной программе, но не будет сохранен. Это может быть полезно для проверки, поместится ли таблица на одной странице/слайде, или для быстрого копирования ее в другой документ, можно использовать метод печати с аргументом предпросмотра, установленным в “pptx” или “docx”.

print(my_table, preview = "docx") # пример документа Word
print(my_table, preview = "pptx") # пример Powerpoint

Печать таблицы в R markdown

Эта таблица может быть интегрирована в автоматизированный документ, выходной документ в R markdown, если объект таблицы вызывается в фрагменте R markdown. Это означает, что таблица может быть обновлена в рамках отчета, в котором данные могут измениться, так что цифры могут быть обновлены.

Подробнее см. на странице Отчеты с помощью R Markdown данного руководства.

29.6 Ресурсы

Полная версия книги flextable находится здесь: https://ardata-fr.github.io/flextable-book/. Сайт Github находится здесь
Руководство по всем функциям flextable можно найти здесь

Галерея примеров красивых таблиц flextable с кодом доступна здесь