Dica1 Tabelas com pacote gt
Jennifer Lopes
2023-09-04
Pacote gt
Com o pacote gt, qualquer pessoa pode fazer tabelas de aparência maravilhosa usando a linguagem de programação R.
Com gt: podemos construir uma grande variedade de tabelas úteis.
Na figura abaixo são mostrados os elementos da tabela que podem ser alterados e trabalhados com esse pacote.
Partes da tabela com pacote gt.
Vamos utilizar o banco de dados palmerpenguins como exemplo. Então
você precisará baixar os pacotes gt e
palmerpenguins, ok?
Pacote palmerpenguins.
library(gt)
library(palmerpenguins)
library(tidyverse)Primeiro vamos iniciar com uma tabela básica, visualizando uma parte do banco de dados. Vejam como ela renderiza, a extensão e também as linhas, colunas e etc…
penguins %>%
head(10) ## # A tibble: 10 × 8
## species island bill_length_mm bill_depth_mm flipper_length_mm body_mass_g
## <fct> <fct> <dbl> <dbl> <int> <int>
## 1 Adelie Torgersen 39.1 18.7 181 3750
## 2 Adelie Torgersen 39.5 17.4 186 3800
## 3 Adelie Torgersen 40.3 18 195 3250
## 4 Adelie Torgersen NA NA NA NA
## 5 Adelie Torgersen 36.7 19.3 193 3450
## 6 Adelie Torgersen 39.3 20.6 190 3650
## 7 Adelie Torgersen 38.9 17.8 181 3625
## 8 Adelie Torgersen 39.2 19.6 195 4675
## 9 Adelie Torgersen 34.1 18.1 193 3475
## 10 Adelie Torgersen 42 20.2 190 4250
## # ℹ 2 more variables: sex <fct>, year <int>Agora vamos acrescentar título e subtítulo a nossa tabela.
penguins %>%
dplyr::sample_frac(.05) %>%
gt::gt() %>%
gt::tab_header(
title =gt::md("Caracteristícas fenotípicas de pinguins"),
subtitle = gt::md("Avaliações realizadas em três anos, e três ilhas do arquipélago Palmer")) %>%
opt_align_table_header(align ="left")| Caracteristícas fenotípicas de pinguins | |||||||
| Avaliações realizadas em três anos, e três ilhas do arquipélago Palmer | |||||||
| species | island | bill_length_mm | bill_depth_mm | flipper_length_mm | body_mass_g | sex | year |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Gentoo | Biscoe | 47.6 | 14.5 | 215 | 5400 | male | 2007 |
| Gentoo | Biscoe | 59.6 | 17.0 | 230 | 6050 | male | 2007 |
| Gentoo | Biscoe | 48.4 | 14.6 | 213 | 5850 | male | 2007 |
| Adelie | Dream | 40.9 | 18.9 | 184 | 3900 | male | 2007 |
| Chinstrap | Dream | 51.3 | 19.2 | 193 | 3650 | male | 2007 |
| Adelie | Dream | 36.0 | 17.1 | 187 | 3700 | female | 2009 |
| Adelie | Dream | 35.6 | 17.5 | 191 | 3175 | female | 2009 |
| Gentoo | Biscoe | 47.5 | 14.2 | 209 | 4600 | female | 2008 |
| Gentoo | Biscoe | 46.2 | 14.5 | 209 | 4800 | female | 2007 |
| Gentoo | Biscoe | 41.7 | 14.7 | 210 | 4700 | female | 2009 |
| Gentoo | Biscoe | 44.9 | 13.3 | 213 | 5100 | female | 2008 |
| Adelie | Dream | 39.0 | 18.7 | 185 | 3650 | male | 2009 |
| Adelie | Biscoe | 35.0 | 17.9 | 192 | 3725 | female | 2009 |
| Adelie | Torgersen | 33.5 | 19.0 | 190 | 3600 | female | 2008 |
| Gentoo | Biscoe | 52.1 | 17.0 | 230 | 5550 | male | 2009 |
| Chinstrap | Dream | 47.5 | 16.8 | 199 | 3900 | female | 2008 |
| Gentoo | Biscoe | 49.8 | 16.8 | 230 | 5700 | male | 2008 |
Podemos resumir dados utilizando as funções do nosso querido pacote
tidyverse.
penguins %>%
dplyr::group_by(species) %>%
dplyr::summarise_at(.vars = c("bill_length_mm",
"bill_depth_mm",
"flipper_length_mm",
"body_mass_g"),.funs = ~mean(., na.rm = TRUE)) %>%
gt::gt()| species | bill_length_mm | bill_depth_mm | flipper_length_mm | body_mass_g |
|---|---|---|---|---|
| Adelie | 38.79139 | 18.34636 | 189.9536 | 3700.662 |
| Chinstrap | 48.83382 | 18.42059 | 195.8235 | 3733.088 |
| Gentoo | 47.50488 | 14.98211 | 217.1870 | 5076.016 |
Vamos também salvar a análise em um novo objeto (tabela) para seguirmos formatando nossas tabelas! vejamos:
tabela <- penguins %>%
dplyr::group_by(species) %>%
dplyr::summarise_at(.vars = c("bill_length_mm",
"bill_depth_mm",
"flipper_length_mm",
"body_mass_g"),.funs = ~mean(., na.rm = TRUE)) %>%
gt::gt()Mudando o nome das variáveis:
(tabela <- tabela %>%
gt::cols_label(
bill_length_mm = gt::html("Comprimento<br>médio do<br>bico (<em>mm</em>)"),
bill_depth_mm = gt::html("Profundidade<br>média do<br>bico (<em>mm</em>)"),
flipper_length_mm = gt::html("Comprimento<br>médio da<br> nadadeira (<em>mm</em>)"),
body_mass_g = gt::html("Média da<br>massa<br>corporal (<em>g</em>)"),
) %>%
gt::tab_header(
title =gt::md("Caracteristícas fenotípicas de pinguins"),
subtitle = gt::md("Avaliações realizadas em três anos, e três ilhas do arquipélago Palmer")) %>%
gt::opt_align_table_header(align = "left"))| Caracteristícas fenotípicas de pinguins | ||||
| Avaliações realizadas em três anos, e três ilhas do arquipélago Palmer | ||||
| species | Comprimento médio do bico (mm) |
Profundidade média do bico (mm) |
Comprimento médio da nadadeira (mm) |
Média da massa corporal (g) |
|---|---|---|---|---|
| Adelie | 38.79139 | 18.34636 | 189.9536 | 3700.662 |
| Chinstrap | 48.83382 | 18.42059 | 195.8235 | 3733.088 |
| Gentoo | 47.50488 | 14.98211 | 217.1870 | 5076.016 |
Outra função interessante é a redução no número de digitos.
(tabela <- tabela %>%
gt::fmt_number(columns = gt::everything()))| Caracteristícas fenotípicas de pinguins | ||||
| Avaliações realizadas em três anos, e três ilhas do arquipélago Palmer | ||||
| species | Comprimento médio do bico (mm) |
Profundidade média do bico (mm) |
Comprimento médio da nadadeira (mm) |
Média da massa corporal (g) |
|---|---|---|---|---|
| Adelie | 38.79 | 18.35 | 189.95 | 3,700.66 |
| Chinstrap | 48.83 | 18.42 | 195.82 | 3,733.09 |
| Gentoo | 47.50 | 14.98 | 217.19 | 5,076.02 |
Podemos alterar também a largura, vejam:
(tabela <- tabela %>%
gt::cols_width (
bill_length_mm ~ gt::px(130),
bill_depth_mm ~ gt::px(130),
flipper_length_mm ~ gt::px(150),
body_mass_g ~ gt::px(120)))| Caracteristícas fenotípicas de pinguins | ||||
| Avaliações realizadas em três anos, e três ilhas do arquipélago Palmer | ||||
| species | Comprimento médio do bico (mm) |
Profundidade média do bico (mm) |
Comprimento médio da nadadeira (mm) |
Média da massa corporal (g) |
|---|---|---|---|---|
| Adelie | 38.79 | 18.35 | 189.95 | 3,700.66 |
| Chinstrap | 48.83 | 18.42 | 195.82 | 3,733.09 |
| Gentoo | 47.50 | 14.98 | 217.19 | 5,076.02 |
O pacote gt permite que possamos colocar notas de
rodapé, adoro!
(tabela <- tabela %>%
gt::tab_source_note(source_note = "Fonte: Banco de dados do pacote palmerpenguins"
))| Caracteristícas fenotípicas de pinguins | ||||
| Avaliações realizadas em três anos, e três ilhas do arquipélago Palmer | ||||
| species | Comprimento médio do bico (mm) |
Profundidade média do bico (mm) |
Comprimento médio da nadadeira (mm) |
Média da massa corporal (g) |
|---|---|---|---|---|
| Adelie | 38.79 | 18.35 | 189.95 | 3,700.66 |
| Chinstrap | 48.83 | 18.42 | 195.82 | 3,733.09 |
| Gentoo | 47.50 | 14.98 | 217.19 | 5,076.02 |
| Fonte: Banco de dados do pacote palmerpenguins | ||||
Sempre que queremos destacar um resultado importante, podemos utilizar:
tabela %>%
gt::data_color(columns = bill_length_mm,
colors = scales::col_numeric(
palette=c("blue", "red", "orange"),
domain= NULL))| Caracteristícas fenotípicas de pinguins | ||||
| Avaliações realizadas em três anos, e três ilhas do arquipélago Palmer | ||||
| species | Comprimento médio do bico (mm) |
Profundidade média do bico (mm) |
Comprimento médio da nadadeira (mm) |
Média da massa corporal (g) |
|---|---|---|---|---|
| Adelie | 38.79 | 18.35 | 189.95 | 3,700.66 |
| Chinstrap | 48.83 | 18.42 | 195.82 | 3,733.09 |
| Gentoo | 47.50 | 14.98 | 217.19 | 5,076.02 |
| Fonte: Banco de dados do pacote palmerpenguins | ||||
Pessoal estas foram algumas dicas utilizando o pacote gt(), consulte a documentação do pacote, tem muito mais funções, acesse:
Me contem se vocês já conheciam este pacote?