使用formattable过滤数据框

Question

使用formattable过滤数据框

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样例数据（修改自formattable的github文档）：

df <- data.frame(
  id = 1:10,
  name = c("Bob", "Ashley", "James", "David", "Jenny", 
           "Hans", "Leo", "John", "Emily", "Lee"), 
  age = c(48, 47, 40, 28, 29, 29, 27, 27, 31, 30),
  test1_score = c(18.9, 19.5, 19.6, 12.9, 11.1, 7.3, 4.3, 3.9, 2.5, 1.6),
  test2_score = c(9.1, 9.1, 9.2, 11.1, 13.9, 14.5, 19.2, 19.3, 19.1, 18.8),
  stringsAsFactors = FALSE)

您可以像这样使用额外的颜色格式制作漂亮的表格：

library(formattable)
formattable(df, list(
  age = color_tile("white", "orange"),
  test1_score = color_bar("pink", 0.2),
  test2_score = color_bar("pink", 0.2)
))

看起来像这样：

我想要做的是对这个表进行过滤，只保留前 n 行 - 这里 n=3。不应该采用典型的子集方式来实现，因为颜色比例尺现在仅适用于数据子集的最小/最大值，而不是原始数据。即：

formattable(df[1:3,], list(
  age = color_tile("white", "orange"),
  test1_score = color_bar("pink", 0.2),
  test2_score = color_bar("pink", 0.2)
))

这看起来像这样：

这明显重新调整了颜色。

查看对象的 str ：

str(
formattable(df, list(
  age = color_tile("white", "orange"),
  test1_score = color_bar("pink", 0.2),
  test2_score = color_bar("pink", 0.2)
)) 
)

Classes ‘formattable’ and 'data.frame': 10 obs. of  5 variables:
 $ id         : int  1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
 $ name       : chr  "Bob" "Ashley" "James" "David" ...
 $ age        : num  48 47 40 28 29 29 27 27 31 30
 $ test1_score: num  18.9 19.5 19.6 12.9 11.1 7.3 4.3 3.9 2.5 1.6
 $ test2_score: num  9.1 9.1 9.2 11.1 13.9 14.5 19.2 19.3 19.1 18.8
 - attr(*, "formattable")=List of 4
  ..$ formatter: chr "format_table"
  ..$ format   :List of 1
  .. ..$ :List of 3
  .. .. ..$ age        :function (x)  
  .. .. ..$ test1_score:function (x)  
  .. .. ..$ test2_score:function (x)  
  ..$ preproc  : NULL
  ..$ postproc : NULL

无法仅过滤/子集生成的对象，因为该结构包含其他元素。

是否有办法仅输出前n行完整的颜色比例尺，就像使用整个表格/数据框一样？

- jalapic

@Carl，这个不起作用的原因与上面相同。 - jalapic

数字。觉得值得一试。看起来必须是formattable中的参数，因为当您将数据子集输入到formattable时，它显然无法了解其他行。 - Carl

1个回答

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可以查看英文原文，
原文链接

- Kun Ren · Accepted Answer

数据框的子集重新调整比例是一项设计特性。如果您真的需要避免重新调整比例，可以尝试当前可用的解决方法：

subset_df <- function(m) {
  formattable(df[m, ], list(
    age = x ~ color_tile("white", "orange")(df$age)[m],
    test1_score = x ~ color_bar("pink", 0.2)(df$test1_score)[m],
    test2_score = x ~ color_bar("pink", 0.2)(df$test2_score)[m]
  ))
}

subset_df(1:5)
subset_df(c(1,3,5,9))
subset_df(df$age <= mean(df$age))

这基本上是强制每列的格式化函数应用于固定数据，并使用相同的子集过滤所产生的格式化值。