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R打印每个数据。将列表的`框成单独的表格,标题为`数据。框架名称和描述

kableextra purrr knitr tidyverse r

MYaseen208 · 技术社区 · 4 年前

我的后续行动 earlier question . (感谢@akrun的帮助。)

要打印每个吗 data.frame 将列表分成单独的表格,标题如下 数据框架 来自另一个对象的名称和描述。我的代码如下。无法在标题表中获取描述。

我错过了什么?

如果这是可行的:

Names1 %>% 
      filter(Name == quote(df1)) %>% 
      pull(Desp)

为什么这在里面不起作用 imap ?

Names1 %>% 
 filter(Name == quote(.y)) %>% 
 pull(Desp)

完整代码

library(tidyverse)
library(kableExtra)
#> 
#> Attaching package: 'kableExtra'
#> The following object is masked from 'package:dplyr':
#> 
#>     group_rows

df1 <- data.frame(X = 1:3)
df2 <- data.frame(Y = 5:6)

ls1 <-
  list(df1, df2) %>% 
  set_names(c("df1", "df2"))

ls1
#> $df1
#>   X
#> 1 1
#> 2 2
#> 3 3
#> 
#> $df2
#>   Y
#> 1 5
#> 2 6

Names1 <- 
  tibble(
    Name = c("df1", "df2")
  , Desp = c("Desp1", "Desp2")
  )

Names1
#> # A tibble: 2 x 2
#>   Name  Desp 
#>   <chr> <chr>
#> 1 df1   Desp1
#> 2 df2   Desp2

Names1 %>% 
  filter(Name == quote(df1)) %>% 
  pull(Desp)
#> [1] "Desp1"


imap(
    .x = ls1
  , .f = ~ {
    kbl(
       x       = .x
     , format  = "markdown"
     , caption = paste0("Test ", .y, " ( ", 
                        Names1 %>% 
                          filter(Name == quote(.y)) %>% 
                          pull(Desp)
                        , " )"
                        )
    )
    }
  )
#> $df1
#> 
#> 
#> Table: Test df1 (  )
#> 
#> |  X|
#> |--:|
#> |  1|
#> |  2|
#> |  3|
#> 
#> $df2
#> 
#> 
#> Table: Test df2 (  )
#> 
#> |  Y|
#> |--:|
#> |  5|
#> |  6|

0 回复 | 直到 4 年前

user63230 4 年前

.y 已在中引用 imap 从第一部分的输出可以看出 paste0("Test ", .y, " ( ", 它回来了 Table: Test df1 ( 所以你不需要报价。

注:

Names1 %>% 
  filter(Name == "df1") %>% 
  pull(Desp)
# [1] "Desp1"

因此,如果你不包括报价,它是有效的:

imap(
  .x = ls1
  , .f = ~ {
    kbl(
      x       = .x
      , format  = "markdown"
      , caption = paste0("Test ", .y, " ( ", 
                         Names1 %>% 
                           filter(Name == .y) %>% 
                           pull(Desp)
                         , " )"
      )
    )
  }
)
# $df1


# Table: Test df1 ( Desp1 )

# |  X|
# |--:|
# |  1|
# |  2|
# |  3|

# $df2


# Table: Test df2 ( Desp2 )

# |  Y|
# |--:|
# |  5|
# |  6|

你做这件事的方式是过滤数据中没有的东西。框架( Y ).请看这里:

imap(
  .x = ls1
  , .f = ~ {
    .y
  }
)
# $df1
# [1] "df1"

# $df2
# [1] "df2"


imap(
  .x = ls1
  , .f = ~ {
    quote(.y)
  }
)
# $df1
# .y

# $df2
# .y

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