13  Tabellenexport

Eure Zeit ist zu wertvoll, um Tabellen per Hand zu erstellen!

Diese Pakete werden gebraucht, alle sind mit dem entsprechenden install.packages("") installierbar:

library(tidyverse) # für die Datenvorbereitung
library(modelsummary) # Tabellen vorbereiten
library(janitor) # kreuztabellen
library(flextable) # Formatierung der Tabelle für Word
library(officer) # eigentlicher Word-Export

Zu diesen Variablen sollen folgende deskriptiven Übersichtstabellen erstellt und als Word-Dokument exportiert werden:

var	.
zpsex	Steuervariable: Geschlecht des Befragten (aus HHgrid)
schul2	Hoechster Schulabschluss, mit ausl. Abschl. und offenen Angaben
netges	Akt. Nettoeinkommen insgesamt (ohne Minijobs, inkl. kat. Ang.), gen.
azges1	Akt. vertragl. Arb.zeit insgesamt (ohne Minijobs), gen.

Wir starten mit einem Ausschnitt des PASS CF:

pend14 <- haven::read_dta("./orig/PENDDAT_cf_W13.dta",col_select = c("pnr","welle","netges","azges1","zpsex","schul2")) %>% 
  filter(welle == 13,schul2 > 1) %>% 
  mutate(across(everything(),~ifelse(.x<0, NA, .x))) %>% 
  na.omit() # alle Zeilen mit (mind.) 1 NA löschen

13.1 {flextable}

Mit dem Paket {flextable} können wir data.frames als Tabelle in eine Word-Datei exportieren, {officer} erweiteret diese Funktionen speziell für den Export in Word:

install.packages("flextable")
library(flextable)
install.packages("officer")
library(officer)

df1 <- data.frame(x1= c(2,2), y1 = c(0,1))
df1

  x1 y1
1  2  0
2  2  1

{flextable} stellt uns eine Reihe an Funktionen zur Formatierung zur Verfügung, um die Darstellung des data.frame zu anzupassen:

flextable(df1) %>% 
  border_remove() %>% 
  hline_top(border = fp_border(color = "orange")) %>%
  hline(i=1,border = fp_border(color = "blue",style = "dotted")) %>% 
  set_header_labels(x1 = "Anderes Label") %>% 
  add_header_row(values = c("Überschrift",""),colwidths = c(1,1)) %>% 
  autofit()

Überschrift
Anderes Label	y1
2	0
2	1

Hier finden sich weitere Infos zu flextable, u.a. können bspw. die Trennlinien dünner gemacht werden oder eine andere Farbe angegeben werden. Hier finden sich alle vefügbaren Funktionen.

13.2 Deskription

13.2.1 Verteilungstabellen für metrische Variablen

Für die metrischen Merkmale kennen wir ja das summary():

summary(pend14$netges)

   Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
      0    1080    1600    1883    2160   88453 

summary(pend14$azges1)

   Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
   2.00   27.00   36.00   33.93   40.00   90.00 

Eine einfach Möglichkeit, diese summary() untereinander anzuordnen, ist summarise in Kombination mit pivot_longer() zu verwenden:

pend14 %>% 
  select(azges1,netges) %>% 
  pivot_longer(cols = everything(), names_to = "variable") %>% 
  group_by(variable) %>% 
  summarise(min = min(value,na.rm = T),
            mean = mean(value,na.rm = T),
            max = max(value,na.rm = T))

# A tibble: 2 × 4
  variable   min   mean   max
  <chr>    <dbl>  <dbl> <dbl>
1 azges1       2   33.9    90
2 netges       0 1883.  88453

pend14 %>% 
  select(azges1,netges) %>% 
  pivot_longer(cols = everything(), names_to = "variable") %>% 
  group_by(variable) %>% 
  summarise(Min  = min(value,na.rm = T),
            Mean = mean(value,na.rm = T),
            Max  = mean(value,na.rm = T)) %>% 
  flextable()

variable	Min	Mean	Max
azges1	2	33.9312	33.9312
netges	0	1,883.3040	1,883.3040

met_ft <- 
  pend14 %>% 
  select(azges1,netges) %>% 
  pivot_longer(cols = everything(), names_to = "variable") %>% 
  group_by(variable) %>% 
  summarise(Min  = min(value,na.rm = T),
            Mean = mean(value,na.rm = T),
            Max  = mean(value,na.rm = T)) %>% 
  flextable() %>% 
  autofit()

Der eigentliche Export ist dann mit save_as_docx, wo wir eine Überschrift und mit path die Zieldatei angeben können:

save_as_docx("Metrische unab. Variablen" = met_ft, path = "./results/Met_UVs_Tabelle.docx")

Aussagekräftigere Variablenbeschriftung mit rename() & Nachkommastellen

Um den Variablen in der Tabelle aussagekräftigere Namen zu geben, benennen wir sie einfach mit rename() um. Falls wir mehr als ein Wort als Variablenname/späteres Label vergeben wollen, setzen wir die Wörter in '``'.

Mit digits = in colformat_double() können wir die Anzahl der Nachkommastellen setzen:

  pend14 %>% 
  select(`Arbeitszeit umfangreichste Tätigkeit` =azges1,Nettoverdienst=netges) %>% 
  pivot_longer(cols = everything(), names_to = "variable") %>% 
  group_by(variable) %>% 
  summarise(Min  = min(value,na.rm = T),
            Mean = mean(value,na.rm = T),
            Max  = mean(value,na.rm = T)) %>% 
  flextable() %>% 
  colformat_double(digits = 2) %>% 
  autofit()

variable	Min	Mean	Max
Arbeitszeit umfangreichste Tätigkeit	2.00	33.93	33.93
Nettoverdienst	0.00	1,883.30	1,883.30

13.2.2 Häufigkeitsauszählungen

pend14 %>%  
  mutate(schul2_fct = factor(schul2,levels = 2:7, labels = c("ohne","Förderschule","Hauptschule","Mittlere Reife","FOS/BOS","Abi")),
         zpsex_fct = factor(zpsex,levels = 1:2,labels =c("Männer","Frauen"))) %>% 
  select(zpsex_fct,schul2_fct) %>% 
  pivot_longer(everything(),names_to = "variable") %>% 
  count(variable,value)

# A tibble: 8 × 3
  variable   value              n
  <chr>      <fct>          <int>
1 schul2_fct ohne              25
2 schul2_fct Förderschule       2
3 schul2_fct Hauptschule      101
4 schul2_fct Mittlere Reife   230
5 schul2_fct FOS/BOS           51
6 schul2_fct Abi              216
7 zpsex_fct  Männer           317
8 zpsex_fct  Frauen           308

pend14 %>%  
  mutate(schul2_fct = factor(schul2,levels = 2:7, labels = c("ohne","Förderschule","Hauptschule","Mittlere Reife","FOS/BOS","Abi")),
         zpsex_fct = factor(zpsex,levels = 1:2,labels =c("Männer","Frauen"))) %>% 
  select(zpsex_fct,schul2_fct) %>% 
  pivot_longer(everything(),names_to = "variable") %>% 
  count(variable,value) %>% 
  flextable()

variable	value	n
schul2_fct	ohne	25
schul2_fct	Förderschule	2
schul2_fct	Hauptschule	101
schul2_fct	Mittlere Reife	230
schul2_fct	FOS/BOS	51
schul2_fct	Abi	216
zpsex_fct	Männer	317
zpsex_fct	Frauen	308

kat_ft <- 
  pend14 %>%  
  mutate(schul2_fct = factor(schul2,levels = 2:7, labels = c("ohne","Förderschule","Hauptschule","Mittlere Reife","FOS/BOS","Abi")),
         zpsex_fct = factor(zpsex,levels = 1:2,labels =c("Männer","Frauen"))) %>% 
  select(zpsex_fct,schul2_fct) %>% 
  pivot_longer(everything(),names_to = "variable") %>% 
  count(variable,value)  %>% 
  flextable() %>% autofit()

Für den Export können wir dann wieder save_as_docx() verwenden:

save_as_docx("Kategoriale unab. Variablen" = kat_ft, path = "./results/Kat_UVs_Tabelle.docx")

13.2.3 Übung

13.3 Regressionstabellen

Für Regressionstabellen können wir mit {modelsummary} eine {flextable}-Tabelle erstellen:

pend14_reg_df <- 
  pend14 %>%
  mutate(zpsex_fct = factor(zpsex,levels = 1:2, labels = c("Männer","Frauen")),
         schul2_fct = factor(schul2,levels = 2:7, labels = c("ohne","Förderschule","Hauptschule","Mittlere Reife","FOS/BOS","Abi"))) %>% 
  na.omit()

m1 <- lm(netges ~ azges1 + zpsex_fct, data = pend14_reg_df)
m2 <- lm(netges ~ azges1 + zpsex_fct + schul2_fct, data = pend14_reg_df)
modelsummary(list("Modell 1"=m1,"Modell 2"=m2),
                                output = "flextable",gof_omit = "IC|Log|RMS",
                           coef_rename = c("(Intercept)"="Intercept",
                                           "azges1" = "Arbeitszeit (h)",
                                           "zpsex_fctFrauen" = "Frauen",
                                           "schul2_fctFörderschule" = "Förderschulabschluss",
                                           "schul2_fctHauptschule" = "Hauptschulabschluss",
                                           "schul2_fctMittlere Reife" = "Mittlere Reife",
                                           "schul2_fctFOS/BOS" = "Fachhochschulreife",
                                           "schul2_fctAbi" = "Abitur"),
                           stars = T,fmt =2)

	Modell 1	Modell 2
Intercept	2787.36***	1768.49+
	(620.11)	(928.63)
Arbeitszeit (h)	-12.12	-12.03
	(15.37)	(15.46)
Frauen	-1000.25**	-1055.03**
	(315.07)	(321.29)
Förderschulabschluss		30.12
		(2634.95)
Hauptschulabschluss		627.13
		(800.21)
Mittlere Reife		870.98
		(761.35)
Fachhochschulreife		1368.66
		(876.52)
Abitur		1473.44+
		(759.53)
Num.Obs.	625	625
R2	0.017	0.029
R2 Adj.	0.013	0.018
F	5.218	2.603
+ p < 0.1, * p < 0.05, ** p < 0.01, *** p < 0.001

13.3.1 Referenzkategorien einfügen

Um die Referenzkategorie für kategoriale Variablen kenntlich zu machen, können wir den Hinweis ref. mitaufanzeigen.

Dazu können wir mit Hilfe des Arguments add_rows eine zusätzliche Zeile für die Referenzkategorie der Variable zpsex einfügen. Zunächst erstellen wir einen data.frame, welcher neben den Modellnamen die Koeffizientennamen sowie die einzufügenden Werte enthält. Mit tribble aus dem Paket tibble lässt sich das einfach bewerkstelligen: wir können die Zeilen und Spalten gleich so aufschreiben, wie wir sie haben möchten:

library(tibble)
ref_rows <- tribble( ~ term,    ~ "Modell 1",  ~ "Modell 2",
                     "Männer",    'ref.',   'ref.')
attr(ref_rows, 'position') <- 5 # Zeile angeben 

modelsummary(
  list("Modell 1" = m1, "Modell 2" = m2),
  output = "flextable",
  gof_omit = "IC|Log|RMS",
  coef_rename = c("(Intercept)"="Intercept",
                                           "azges1" = "Arbeitszeit (h)",
                                           "zpsex_fctFrauen" = "Frauen",
                                           "schul2_fctFörderschule" = "Förderschulabschluss",
                                           "schul2_fctHauptschule" = "Hauptschulabschluss",
                                           "schul2_fctMittlere Reife" = "Mittlere Reife",
                                           "schul2_fctFOS/BOS" = "Fachhochschulreife",
                                           "schul2_fctAbi" = "Abitur"),
  add_rows = ref_rows,
  stars = T,
  fmt = 2
) %>% autofit()

	Modell 1	Modell 2
Intercept	2787.36***	1768.49+
	(620.11)	(928.63)
Arbeitszeit (h)	-12.12	-12.03
	(15.37)	(15.46)
Männer	ref.	ref.
Frauen	-1000.25**	-1055.03**
	(315.07)	(321.29)
Förderschulabschluss		30.12
		(2634.95)
Hauptschulabschluss		627.13
		(800.21)
Mittlere Reife		870.98
		(761.35)
Fachhochschulreife		1368.66
		(876.52)
Abitur		1473.44+
		(759.53)
Num.Obs.	625	625
R2	0.017	0.029
R2 Adj.	0.013	0.018
F	5.218	2.603
+ p < 0.1, * p < 0.05, ** p < 0.01, *** p < 0.001

Das funktioniert auch für mehrere Referenzkategorien:

ref_rows2 <- tribble(~term,    ~"Modell 1",  ~"Modell 2",
                "Männer",    'ref.',   'ref.',
                "keine Schulabschluss",    '',   'ref.',
                )
attr(ref_rows2, 'position') <- c(5,8) # Zeile angeben 

modelsummary(
  list("Modell 1" = m1, "Modell 2" = m2),
  output = "flextable",
  gof_omit = "IC|Log|RMS",
  coef_rename = c("(Intercept)"="Intercept",
                                           "azges1" = "Arbeitszeit (h)",
                                           "zpsex_fctFrauen" = "Frauen",
                                           "schul2_fctFörderschule" = "Förderschulabschluss",
                                           "schul2_fctHauptschule" = "Hauptschulabschluss",
                                           "schul2_fctMittlere Reife" = "Mittlere Reife",
                                           "schul2_fctFOS/BOS" = "Fachhochschulreife",
                                           "schul2_fctAbi" = "Abitur"),
  add_rows = ref_rows2,
  stars = T,
  fmt = 2
)

	Modell 1	Modell 2
Intercept	2787.36***	1768.49+
	(620.11)	(928.63)
Arbeitszeit (h)	-12.12	-12.03
	(15.37)	(15.46)
Männer	ref.	ref.
Frauen	-1000.25**	-1055.03**
	(315.07)	(321.29)
keine Schulabschluss		ref.
Förderschulabschluss		30.12
		(2634.95)
Hauptschulabschluss		627.13
		(800.21)
Mittlere Reife		870.98
		(761.35)
Fachhochschulreife		1368.66
		(876.52)
Abitur		1473.44+
		(759.53)
Num.Obs.	625	625
R2	0.017	0.029
R2 Adj.	0.013	0.018
F	5.218	2.603
+ p < 0.1, * p < 0.05, ** p < 0.01, *** p < 0.001

Tipparbeit beim Umbenennen sparen mit coef_rename =

Mit Hilfe der Option coef_rename = und einer function() können wir die Variablenumbenennung auch automatisieren. Mehr dazu hier Dazu erstellen wir eine Funktion erstellen, welche bspw. mit gsub() Variablennamen durch die gewünschte Beschriftung ersetzt:

rename_function <- function(old_names) {
  new_names <- 
    gsub("schul2_fct", "", old_names) %>% 
    gsub("zpsex_fct", "",.) %>% 
    gsub("azges1", "Arbeitszeit (h) ",.)
  
  return(setNames(new_names, old_names))
}

## diese Funktion dann in modelsummary verwenden:
modelsummary(list("Modell 1" = m1, "Modell 2" = m2),
             output = "flextable",gof_omit = "IC|Log|RMS", 
             coef_rename = rename_function) # function anwenden

	Modell 1	Modell 2
(Intercept)	2787.356	1768.486
	(620.109)	(928.625)
Arbeitszeit (h)	-12.117	-12.028
	(15.373)	(15.458)
Frauen	-1000.250	-1055.027
	(315.071)	(321.292)
Förderschule		30.121
		(2634.951)
Hauptschule		627.133
		(800.213)
Mittlere Reife		870.982
		(761.353)
FOS/BOS		1368.659
		(876.515)
Abi		1473.443
		(759.534)
Num.Obs.	625	625
R2	0.017	0.029
R2 Adj.	0.013	0.018
F	5.218	2.603

Auf den mit {modelsummary} erstellten flextable können wir natürlich auch alle Funktionen für flextable anwenden und dann mit save_as_docx() die Tabelle exportieren:

regtab2 <- 
  modelsummary(
    list("Modell 1" = m1, "Modell 2" = m2),
    output = "flextable",
    gof_omit = "IC|Log|RMS",
    coef_rename = c("(Intercept)"="Intercept",
                    "azges1" = "Arbeitszeit (h)",
                    "zpsex_fctFrauen" = "Frauen",
                    "schul2_fctFörderschule" = "Förderschulabschluss",
                    "schul2_fctHauptschule" = "Hauptschulabschluss",
                    "schul2_fctMittlere Reife" = "Mittlere Reife",
                    "schul2_fctFOS/BOS" = "Fachhochschulreife",
                    "schul2_fctAbi" = "Abitur"),
    add_rows = ref_rows2,
    stars = T,
    fmt = 2) %>% 
  autofit() %>% 
  italic(i = ~ `Modell 2` == "ref.",j =2:3)

save_as_docx(regtab2,path = "./results/regressionstabelle.docx")

13.4 Alle Tabellen in eine Datei mit {officer}

Um die Tabellen in Dokument gemeinsames Dokument zu exportieren, ist das Paket officer eine große Hilfe. Mehr Infos hier.

library(officer)

Zunnächst lesen wir mit read_docx() eine Vorlage ein, welche Einstellungen für das Word-Dokument enthält (Seitenformat,..) und fügen dann mit body_add_flextable() die Tabellen ein. Mit body_add_par(.,"") können wir leere Absätze einfügen.

read_docx("Word_Vorlage.docx") %>%
   body_add_par(value = "Metrische Variablen",style = "heading 1") %>%
   body_add_flextable(., value = met_ft ) %>% # flextable met_ft einfügen
   body_add_par(.,"") %>% # leeren Absatz  einfügen
   body_add_par(value = "Kategoriale Variablen",style = "heading 1") %>%
   body_add_flextable(., value = kat_ft ) %>% # flextable cat_ft einfügen
   body_add_par(.,"") %>% # leeren Absatz einfügen
   body_add_flextable(., value = regtab2 ) %>% # flextable regtab2 einfügen
   print(target = "./results/Tables.docx")

13.5 Übung

13.5.1 Übung

pend_ue14 <- 
  haven::read_dta("./orig/PENDDAT_cf_W13.dta",col_select = c("famstand","azges1","palter","schul2"))%>% 
  filter(palter > 0, famstand > 0 , azges1>0, schul2 > 1) %>% 
  mutate(famstand_fct = factor(famstand,levels = 1:5,labels = c("Ledig","Verheiratet", "Verheiratet getr. lebd.", "Geschieden", "Verwitwet")),
         schul2_fct = factor(schul2, levels = 2:7, labels = c("ohne","Förderschule","Hauptschule","Mittlere Reife","FOS/BOS","Abi"))) 

• Erstellen Sie eine Übersicht für die Variablen zpalter (Alter) und azges1 (Arbeitszeit) und exportieren Sie diese in eine Word-Datei. Verwenden Sie den obigen Einlesebefehl - dann sind die Missings bereits ausgeschlossen,
  • Erstellen Sie zunächst einen data.frame mit min, mean und max der beiden Variablen.
  • Formatieren Sie diesen data.frame dann als flextable
  • Speichern Sie diesen mit save_as_docx()
• Erstellen Sie eine Übersichtstabelle zu famstand_fct (Familienstand) und schul2_fct (Ausbildung).
  • Die Labels sind bereits im obigen Einlesebefehl gesetzt.

13.5.2 Übung

• Erstellen sie folgende Regressionsmodelle und erstellen Sie mit {modelsummary} eine Regressiontabelle:

m1 <- lm(azges1 ~ schul2_fct, data = pend_ue14)
m2 <- lm(azges1 ~ schul2_fct + zpalter, data = pend_ue14)

13.6 Latex

{kableExtra} ist mein Favorit für Tabellen in pdf Outputs.

13.6.1 Verteilungstabellen für metrische Variablen

library(kableExtra)

met_kbl <- 
  pend14 %>% 
  select(azges1,netges) %>% 
  pivot_longer(cols = everything(), names_to = "variable") %>% 
  group_by(variable) %>% 
  summarise(Min  = min(value,na.rm = T),
            Mean = mean(value,na.rm = T),
            Max  = mean(value,na.rm = T)) %>% 
  kbl(., booktabs = T, format = 'latex') %>% #  ab hier spezifisch für latex
  kable_styling(latex_options = "striped")

write(met_kbl,file = "./results/desc1.tex")

13.6.2 Häufigkeitsauszählungen

kat_kbl <- 
  pend14 %>%  
    select(zpsex,schul2) %>% 
    mutate(zpsex = factor(zpsex,levels = 1:2, labels = c("Männer","Frauen")),
           schul2 = factor(schul2, levels = 2:7, labels = c("ohne","Förderschule","Hauptschule","Mittlere Reife","FOS/BOS","Abi"))) %>% 
    pivot_longer(everything(),names_to = "variable") %>% 
    count(variable,value)  %>% 
  kbl(., booktabs = T, format = 'latex') %>%  # ab hier latex-syntax
  kable_styling(latex_options = "striped", stripe_index = c(1,2))

write(kat_kbl,file = "./results/crosstab1.tex")

13.6.3 Regressionstabelle mit {modelsummary}

  m1 <- lm(netges ~ azges1 + zpsex_fct, data = pend14_reg_df)
  m2 <- lm(netges ~ azges1 + zpsex_fct + schul2_fct, data = pend14_reg_df)
  
  ref_rows2 <- tribble(~term,    ~"Modell 1",  ~"Modell 2",
                  "Männer",    'ref.',   'ref.',
                  "keine Ausbildung",    '',   'ref.',
                  )
  attr(ref_rows2, 'position') <- c(5,8) # Zeile angeben 
  
  modelsummary(
    list("Modell 1" = m1, "Modell 2" = m2),
    gof_omit = "IC|Log|RMS",
    coef_rename = c(
      "(Intercept)" = "Intercept",
      "zpsexFrauen" = "Frauen",
      "schul2dual/schul." = "Duale/Schulische Ausbildung",
      "schul2Aufst." = "Aufstiegsfortbildung",
      "schul2FH/Uni" = "FH/Uni-Abschluss"
    ),
    add_rows = ref_rows2,
    stars = T,
    fmt = 2,
    output = "./results/modelsummary.tex" ## Latex-Output
  )

13.7 Anhang

13.7.1 Kreuztabellen

	Geschlecht
Ausbildung	Männer	Frauen	Total
ohne	21	4	25
Förderschule	2	0	2
Hauptschule	60	41	101
Mittlere Reife	96	134	230
FOS/BOS	26	25	51
Abi	112	104	216
Total	317	308	625

Hier ist die Herausforderung, einen data.frame() für {flextable} vorzubereiten: table() gibt keinen data.frame aus und meistens ist der long shape Output von count() auch nicht das was wir wollen:

tab1 <- table(pend14$zpsex,pend14$schul2)
class(tab1)

[1] "table"

pend14 %>% 
  mutate(zpsex_fct = factor(zpsex,levels = 1:2, labels = c("Männer","Frauen"))) %>% # zahlenwerte in zpsex mit labels überschreiben 
  mutate(schul2_fct = factor(schul2, levels = 2:7, labels = c("ohne","Förderschule","Hauptschule","Mittlere Reife","FOS/BOS","Abi"))) %>% # auch für schul2
  count(zpsex_fct,schul2_fct) 

# A tibble: 11 × 3
   zpsex_fct schul2_fct         n
   <fct>     <fct>          <int>
 1 Männer    ohne              21
 2 Männer    Förderschule       2
 3 Männer    Hauptschule       60
 4 Männer    Mittlere Reife    96
 5 Männer    FOS/BOS           26
 6 Männer    Abi              112
 7 Frauen    ohne               4
 8 Frauen    Hauptschule       41
 9 Frauen    Mittlere Reife   134
10 Frauen    FOS/BOS           25
11 Frauen    Abi              104

tabyl() aus {janitor} hilft hier weiter:

library(janitor)
pend14 %>% 
  mutate(zpsex_fct = factor(zpsex,levels = 1:2, labels = c("Männer","Frauen"))) %>% # zahlenwerte in zpsex mit labels überschreiben 
  mutate(schul2_fct = factor(schul2, levels = 2:7, labels = c("ohne","Förderschule","Hauptschule","Mittlere Reife","FOS/BOS","Abi"))) %>% # auch für schul2
  tabyl(schul2_fct,zpsex_fct) %>%
    adorn_totals(where = c("row","col")) 

     schul2_fct Männer Frauen Total
           ohne     21      4    25
   Förderschule      2      0     2
    Hauptschule     60     41   101
 Mittlere Reife     96    134   230
        FOS/BOS     26     25    51
            Abi    112    104   216
          Total    317    308   625

Übrigens: Mit adorn_percentages() können wir bspw. statt absoluten Häufigkeiten die prozentualen Anteile ausgeben lassen. Weitere adorn_...() Funktionen in der Vignette.

pend14 %>% 
  mutate(zpsex_fct = factor(zpsex,levels = 1:2, labels = c("Männer","Frauen"))) %>% # zahlenwerte in zpsex mit labels überschreiben 
  mutate(schul2_fct = factor(schul2, levels = 2:7, labels = c("ohne","Förderschule","Hauptschule","Mittlere Reife","FOS/BOS","Abi"))) %>% # auch für schul2
  tabyl(schul2_fct,zpsex_fct) %>%
    adorn_totals(where = c("row","col"))  %>%
  flextable() %>%
  border_remove() %>% # linien raus
  hline(i=6) %>% # in zeile 4 eine Linie einfügen
  hline_top() %>% # linie oben
  set_header_labels(schul2_fct = "Ausbildung") %>%  # kopf-label links
  add_header_row(values = c("","Geschlecht",""),colwidths = c(1,2,1)) # label oben

	Geschlecht
Ausbildung	Männer	Frauen	Total
ohne	21	4	25
Förderschule	2	0	2
Hauptschule	60	41	101
Mittlere Reife	96	134	230
FOS/BOS	26	25	51
Abi	112	104	216
Total	317	308	625

cross_tab <- 
  pend14 %>% 
    mutate(zpsex_fct = factor(zpsex,levels = 1:2, labels = c("Männer","Frauen"))) %>% # zahlenwerte in zpsex mit labels überschreiben 
    mutate(schul2_fct = factor(schul2, levels = 2:7, labels = c("ohne","Förderschule","Hauptschule","Mittlere Reife","FOS/BOS","Abi"))) %>% # auch für schul2
    tabyl(schul2_fct,zpsex_fct) %>%
      adorn_totals(where = c("row","col"))  %>%
    flextable() %>%
    border_remove() %>% # linien raus
    hline(i=6) %>% # in zeile 4 eine Linie einfügen
    hline_top() %>% # linie oben
    set_header_labels(schul2_fct = "Ausbildung") %>%  # kopf-label links
    add_header_row(values = c("","Geschlecht",""),colwidths = c(1,2,1)) # label oben

save_as_docx("Kreuztabelle" = cross_tab, path = "./results/Kreuztabelle.docx")

13.7.2 Layout-Tipps für Tabellen

Hier finden sich einige Hinweise von Claus Wilke für ein gelungenes Tabellen-Layout:

• Do not use vertical lines.
• Do not use horizontal lines between data rows. Horizontal lines as separator between the title row and the first data row or as frame for the entire table are fine.
• Text columns should be left aligned.
• Number columns should be right aligned and should use the same number of decimal digits throughout.
• Columns containing single characters are centered.
• The header fields are aligned with their data, i.e., the heading for a text column will be left aligned and the heading for a number column will be right aligned.

13.7.3 weitere Pakete

Neben {flextable} gibt es noch eine ganze Reihe an weiteren Paketen - allerdings sind zielen diese vor allem auf pdf und HTML-Formate. Hier findet sich eine gelungene Übersicht. Hier eine Übersicht mit meiner persönlichen Einschätzung¹

Code

# create table-table with gt
pkg_tabl <- 
list(
  printer = c("gt", "flextable", "kableExtra"),
  output = c("HTML", "PDF", "Word")
) %>%
  purrr::cross_df() %>%
  dplyr::mutate(
    rating = dplyr::case_when(
      printer == "gt" & output == "HTML" ~ 1, # good output
      printer == "gt" & output %in% c("Word") ~ 5, # under construction
      printer == "gt" & output %in% c("PDF") ~ 3, # under construction
      
      
      printer == "flextable" & output == "Word" ~ 1, # bester
      printer == "flextable" & output %in% c("HTML","PDF") ~ 2, # okay
      
      printer == "kableExtra" & output %in% c("PDF", "HTML") ~ 1, # good output
      printer == "kableExtra" & output %in% c("Word") ~ 4, # not supported
      
      
    ) %>%
      factor()
  ) %>%
  tidyr::pivot_wider(id_cols = printer, names_from = output, values_from = rating) %>%
  dplyr::mutate(
    link = dplyr::case_when(
      printer == "gt" ~ 
        "[gt](https://gt.rstudio.com/index.html)",
      printer == "kable" ~ 
        "[kable](https://bookdown.org/yihui/rmarkdown-cookbook/kable.html)",
      printer == "flextable" ~
        "[flextable](https://davidgohel.github.io/flextable/articles/overview.html)",
      printer == "kableExtra" ~ 
        "[kableExtra](http://haozhu233.github.io/kableExtra/)",
      printer == "huxtable" ~
        "[huxtable](https://hughjonesd.github.io/huxtable/)",
      printer == "tibble" ~ 
        "[tibble](https://tibble.tidyverse.org/)"
    )
  ) %>%
  gt() %>%
  cols_move_to_start(columns = c(link)) %>%
  cols_hide(columns = c(printer)) %>%
  cols_label(link = md("**Paket**"), 
             
             HTML = md("**HTML**"), PDF = md("**PDF**"), 
             Word = md("**Word**")) %>%
  fmt_markdown(columns = c(link)) %>%
  fmt_markdown(columns = everything()) %>%
  data_color(
    columns = c(HTML, PDF, Word),
    colors = scales::col_factor(
      palette = c("#bae1ff", "#ffb3ba", "#ffdfba", "#ffffba", "#baffc9"),
      domain = NULL,
      reverse = TRUE
    ),
    alpha = 0.8
  ) %>%
  cols_width(c(HTML, PDF, Word) ~ px(60),
             c(link) ~ px(110),
             c(link) ~ px(140))
  
# Emoji library: https://gist.github.com/rxaviers/7360908

pkg_tabl %>% 
  text_transform(
    locations = cells_body(columns = c(HTML, PDF,  Word)),
    fn = function(x) {
      dplyr::case_when(
          x == 1 ~ as.character(emo::ji("star")),
          x == 2 ~ as.character(emo::ji("heavy_check_mark")),
          x == 3 ~ as.character(emo::ji("grey_question")),
          x == 4 ~ as.character(emo::ji("o2")),
          x == 5 ~ as.character(emo::ji("wrench")),
          TRUE   ~ as.character(emo::ji("o2"))
      )
    }
  )

Paket	HTML	PDF	Word
gt	⭐	❔	🔧
flextable	✔️	✔️	⭐
kableExtra	⭐	⭐	🅾️

• {kableExtra} - mein Favorit für Tabellen in html und pdf Outputs.

• {gt} Großes Projekt mit sehr vielen Möglichkeiten, Tabellen auch interaktiv zu gestalten - daher vor allem für HTML-Outputs geeignet.

• {gtsummary} - {gt} speziell für Deskriptionen eines Treatment/Control Vergleich, hier eine aktuelle Einführung

Oh my goodness, oh my goodness, oh my goodness!🎆

{gt}📦v0.7.0 is on CRAN and includes support for WORD OUTPUT---WORD! 🕺🪩🕺

Thank you @riannone & @ellis_hughes ❤️#RStats https://t.co/t2gKOfni1O pic.twitter.com/dxM5NwU09v

— Daniel Sjoberg (@statistishdan) August 26, 2022

Weitere Tabellenpakete:

• {huxtable}

• {DT}

• {reactable}

---

1. Adaptiert von D Sjoberg