当前位置: 首页 > news >正文

R语言优雅的把数据基线表(表一)导出到word

基线表(Baseline Table)是医学研究中常用的一种数据表格,用于在研究开始时呈现参与者的初始特征和状态。这些特征通常包括人口统计学数据、健康状况和疾病史、临床指标、实验室检测、生活方式、社会经济等。

在这里插入图片描述
本人在既往文章《scitb包1.6版本发布,一个为制作专业统计表格而生的R包》发布乐我自己编写的scitb包,可以一键生成基线表,但是还是需要手动导入word,还是不是很方便,本期介绍怎么把基线表直接导入word。

首先咱们使用scitb包来生成一个基线表,先导入R包和数据,scitb包自带有我既往的早产数据,咱们直接从包调用

library(scitb)
bc<-prematurity

在这里插入图片描述
这是一个关于早产低体重儿的数据,低于2500g被认为是低体重儿。数据解释如下:low 是否是小于2500g早产低体重儿,age 母亲的年龄,lwt 末次月经体重,race 种族,smoke 孕期抽烟,ptl 早产史(计数),ht 有高血压病史,ui 子宫过敏,ftv 早孕时看医生的次数,bwt 新生儿体重数值

如何生成基线表可以看我既往的文章,这里就直接上代码了
假设咱们想race为研究目标,因为它是分类变量,咱们最好把它转成因子,因为scitb包有一定对数据类型的判定能力,如果你的分类变量类别大于5个,而你不转成因子的话,它可能自动判定为连续变量,处理方式不一样的,所以这里最好自己设定一下

bc$race<-as.factor(bc$race)

接下来就是定义全部变量,分类变量和分层变量,这和tableone包一模一样,如果你会使用tableone包,使用scitb包起来完全无压力。

allVars <-c("age", "lwt",  "smoke", "ptl", "ht", "ui", "ftv", "bwt")
fvars<-c("smoke","ht","ui")
strata<-"race"

一键生成统计结果

out<-scitb1(vars=allVars,fvars=fvars,strata=strata,data=bc)

在这里插入图片描述
接下咱们需要把这个表格导入到word里面,需要安装3个包,缺一不可,其实安装flextable包的话也会附带其他两个包安装

library(xtable)
library(flextable)
library(officer)

接下来咱们设置一下导出表格的位置

setwd("E:/公众号文章2024年/R语言优雅的把基线表导出到word")

接下来把out转成flextables格式

tb1<-as_flextable(xtable(out))

接下来咱们创建一个空的文档,后面可以向它写入数据

doc = read_docx()

咱们可以看到doc的路径在,这个是officer包的默认位置

在这里插入图片描述
接下来咱们把刚才的tb1添加入空的doc就可以啦

doc = body_add_flextable(doc,tb1)

最后还需对生成的doc进行打印,然后在默认的位置下就可以看到word了

print(doc,"./tb1.docx")

在这里插入图片描述
咱们打开看一下,还不是还不是很满意,删除第一列

在这里插入图片描述
这样就基本差不多啦

在这里插入图片描述
还可以按住表格根据内容自动调整,最后在修饰一下就好啦

在这里插入图片描述
将来在新版的scitb包将会添加这个一键导出到word的功能。

R语言优雅的把基线表导出到word

相关文章:

R语言优雅的把数据基线表(表一)导出到word

基线表&#xff08;Baseline Table&#xff09;是医学研究中常用的一种数据表格&#xff0c;用于在研究开始时呈现参与者的初始特征和状态。这些特征通常包括人口统计学数据、健康状况和疾病史、临床指标、实验室检测、生活方式、社会经济等。 本人在既往文章《scitb包1.6版本发…...

XMl基本操作

引言 使⽤Mybatis的注解⽅式&#xff0c;主要是来完成⼀些简单的增删改查功能. 如果需要实现复杂的SQL功能&#xff0c;建议使⽤XML来配置映射语句&#xff0c;也就是将SQL语句写在XML配置⽂件中. 之前&#xff0c;我们学习了&#xff0c;用注解的方式来实现MyBatis 接下来我们…...

Linux——Shell脚本和Nginx反向代理服务器

1. Linux中的shell脚本【了解】 1.1 什么是shell Shell是一个用C语言编写的程序&#xff0c;它是用户使用Linux的桥梁 Shell 既是一种命令语言&#xff0c;有是一种程序设计语言 Shell是指一种应用程序&#xff0c;这个应用程序提供了一个界面&#xff0c;用户通过这个界面访问…...

pyspark使用 graphframes创建和查询图的方法

1、安装graphframes的步骤 1.1 查看 spark 和 scala版本 在终端输入&#xff1a; spark-shell --version 查看spark 和scala版本 1.2 在maven库中下载对应版本的graphframes https://mvnrepository.com/artifact/graphframes/graphframes 我这里需要的是spark 2.4 scala 2.…...

【web】-flask-简单的计算题(不简单)

打开页面是这样的 初步思路&#xff0c;打开F12&#xff0c;查看头&#xff0c;都发现了这个表达式的base64加密字符串。编写脚本提交答案&#xff0c;发现不对&#xff1b; 无奈点开source发现源代码&#xff0c;是flask,初始化表达式&#xff0c;获取提交的表达式&#xff0…...

Apache Sqoop

Apache Sqoop是一个开源工具&#xff0c;用于在Apache Hadoop和关系型数据库&#xff08;如MySQL、Oracle、PostgreSQL等&#xff09;之间进行数据的批量传输。其主要功能包括&#xff1a; 1. 数据导入&#xff1a;从关系型数据库&#xff08;如MySQL、Oracle等&#xff09;中将…...

【Python】TensorFlow介绍与实战

TensorFlow介绍与使用 1. 前言 在人工智能领域的快速发展中&#xff0c;深度学习框架的选择至关重要。TensorFlow 以其灵活性和强大的社区支持&#xff0c;成为了许多研究者和开发者的首选。本文将进一步扩展对 TensorFlow 的介绍&#xff0c;包括其优势、应用场景以及在最新…...

第100+16步 ChatGPT学习:R实现Xgboost分类

基于R 4.2.2版本演示 一、写在前面 有不少大佬问做机器学习分类能不能用R语言&#xff0c;不想学Python咯。 答曰&#xff1a;可&#xff01;用GPT或者Kimi转一下就得了呗。 加上最近也没啥内容写了&#xff0c;就帮各位搬运一下吧。 二、R代码实现Xgboost分类 &#xff08…...

【操作系统】定时器(Timer)的实现

这里写目录标题 定时器一、定时器是什么二、标准库中的定时器三、实现定时器 定时器 一、定时器是什么 定时器也是软件开发中的⼀个重要组件.类似于⼀个"闹钟".达到⼀个设定的时间之后,就执行某个指定 好的代码. 定时器是⼀种实际开发中⾮常常用的组件. ⽐如⽹络通…...

鸿蒙Navigation路由能力汇总

基本使用步骤&#xff1a; 1、新增配置文件router_map&#xff1a; 2、在moudle.json5中添加刚才新增的router_map配置&#xff1a; 3、使用方法&#xff1a; 属性汇总&#xff1a; https://developer.huawei.com/consumer/cn/doc/harmonyos-references/ts-basic-compone…...

​1:1公有云能力整体输出,腾讯云“七剑”下云端

【全球云观察 &#xff5c; 科技热点关注】 曾几何时&#xff0c;云计算技术的兴起&#xff0c;为千行万业的数字化创新带来了诸多新机遇&#xff0c;同时也催生了新产业新业态新模式&#xff0c;激发出高质量发展的科技新动能。很显然&#xff0c;如今的云创新已成为高质量发…...

【iOS】APP仿写——网易云音乐

网易云音乐 启动页发现定时器控制轮播图UIButtonConfiguration 发现换头像 我的总结 启动页 这里我的启动页是使用Xcode自带的启动功能&#xff0c;将图片放置在LaunchScreen中即可。这里也可以通过定时器控制&#xff0c;来实现启动的效果 效果图&#xff1a; 这里放一篇大…...

react 快速入门思维导图

在掌握了react中一下的几个步骤和语法&#xff0c;基本上就可以熟练的使用react了。 1、组件的使用。react创建组件主要是类组件和函数式组件&#xff0c;类组件有生命周期&#xff0c;而函数式组件没有。 2、jsx语法。react主要使用jsx语法&#xff0c;需要使用babel和webpa…...

微软研究人员为电子表格应用开发了专用人工智能LLM

微软的 Copilot 生成式人工智能助手现已成为该公司许多软件应用程序的一部分。其中包括 Excel 电子表格应用程序&#xff0c;用户可以在其中输入文本提示来帮助处理某些选项。微软的一组研究人员一直在研究一种新的人工智能大型语言模型&#xff0c;这种模型是专门为 Excel、Go…...

[算法题]两个链表的第一个公共结点

题目链接: 两个链表的第一个公共结点 图示: 两个链表如果长度一致, 那么两人同时一人走一步, 如果存在公共结点, 迟早会相遇, 但是如果长度不一致单存在公共结点, 两人同时一人走一步不会相遇, 此时定义两个变量, node1 和 node2, 这两个变量分别从 x1 和 x2 开始走, 当其走完…...

MySQL事务管理(上)

目录 前言 CURD不加控制&#xff0c;会有什么问题&#xff1f; CURD满足什么属性&#xff0c;能解决上述问题&#xff1f; 事务 什么是事务&#xff1f; 为什么会出现事务 事务的版本支持 事务提交方式 查看事务提交方式 改变 MySQL 的自动提交模式: 事务常见操作方式 前…...

HTML2048小游戏

源代码在效果图后面 效果图 源代码 <!DOCTYPE html> <html lang"zh-CN"><head><meta charset"UTF-8"><meta name"viewport" content"widthdevice-width, initial-scale1.0"><title>2048 Game&l…...

为 android编译 luajit库、 交叉编译

时间&#xff1a;20200719 本机环境&#xff1a;iMac2017 macOS11.4 参考: 官方的文档&#xff1a;Use the NDK with other build systems 写在前边&#xff1a;交叉编译跟普通编译类似&#xff0c;无非是利用特殊的编译器、链接器生成动态或静态库; make 本质上是按照 Make…...

【音视频】音频重采样

文章目录 前言音频重采样的基本概念音频重采样的原因1. 设备兼容性2. 文件大小和带宽3. 音质优化4. 标准化和规范5. 多媒体同步6. 降低处理负载重采样的注意事项 总结 前言 音频重采样是指将音频文件的采样率转换成另一种采样率的过程。这在音频处理和传输中是一个常见且重要的…...

卷积神经网络学习问题总结

问题一&#xff1a; 深度学习中的损失函数和应用场景 回归任务&#xff1a; 均方误差函数&#xff08;MSE&#xff09;适用于回归任务&#xff0c;如预测房价、预测股票价格等。 import torch.nn as nn loss_fn nn.MSELoss() 分类任务&#xff1a; 交叉熵损失函数&…...

ChatGPT Instagram内容策略失效真相(92%运营者忽略的算法适配层)

更多请点击&#xff1a; https://intelliparadigm.com 第一章&#xff1a;ChatGPT Instagram内容策略失效的底层归因 Instagram 的算法演进与用户行为迁移&#xff0c;正系统性瓦解基于通用大模型&#xff08;如 ChatGPT&#xff09;生成的“模板化内容策略”。其失效并非源于…...

IV测试仪选购避坑指南,这几点一定要提前了解

在光伏产业链中&#xff0c;IV测试仪应用广泛&#xff0c;覆盖组件分选、实验室检定、电站验收、运维排查等场景。市面上仪器品类繁杂&#xff0c;包含台式实验室款、生产线分选款、户外检测款&#xff0c;价格差距悬殊。不少采购人员不懂场景适配&#xff0c;盲目比价、堆砌参…...

ZYNQ UltraScale+ MPSoC实战:基于PL端AXI_UART16550 IP核与PS端中断机制,实现RS485多帧长数据可靠接收

1. 工业通信场景下的ZYNQ UltraScale MPSoC实战 在工业自动化领域&#xff0c;RS485总线因其抗干扰能力强、传输距离远等优势&#xff0c;成为设备间通信的主流选择。而ZYNQ UltraScale MPSoC凭借其独特的PSPL架构&#xff0c;能够完美应对工业通信中对实时性和可靠性的严苛要求…...

5分钟快速上手:XUnity.AutoTranslator游戏翻译插件完整教程

5分钟快速上手&#xff1a;XUnity.AutoTranslator游戏翻译插件完整教程 【免费下载链接】XUnity.AutoTranslator 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/xu/XUnity.AutoTranslator 还在为外语游戏的语言障碍而烦恼吗&#xff1f;XUnity.AutoTranslator是一款强大的…...

终极代码统计指南:cloc压缩包分析与Git版本对比实战

终极代码统计指南&#xff1a;cloc压缩包分析与Git版本对比实战 【免费下载链接】cloc cloc counts blank lines, comment lines, and physical lines of source code in many programming languages. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/cl/cloc cloc是一款强大…...

为AI智能体构建自动化RSS信息管道:agent-rss工具详解与实践

1. 项目概述&#xff1a;为AI智能体打造的RSS信息管道 如果你正在构建或使用AI智能体&#xff08;比如Claude Code、OpenClaw这类工具&#xff09;&#xff0c;并且希望它们能像人类一样&#xff0c;定时、定向地获取互联网上的最新信息&#xff0c;那么你很可能需要一个专门为…...

GitHub加速终极指南:3步让你的下载速度提升10倍!

GitHub加速终极指南&#xff1a;3步让你的下载速度提升10倍&#xff01; 【免费下载链接】Fast-GitHub 国内Github下载很慢&#xff0c;用上了这个插件后&#xff0c;下载速度嗖嗖嗖的~&#xff01; 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fa/Fast-GitHub 还在为Git…...

Maya-glTF插件深度解析:现代3D工作流中的glTF 2.0导出技术内幕

Maya-glTF插件深度解析&#xff1a;现代3D工作流中的glTF 2.0导出技术内幕 【免费下载链接】maya-glTF glTF 2.0 exporter for Autodesk Maya 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ma/maya-glTF 在当今3D内容创作领域&#xff0c;Maya作为行业标准工具&#xff0c…...

妙趣AI:开源Agent工具链与AI导航平台的工程实践

1. 妙趣AI&#xff1a;一个AI工具导航与开源Agent生态的实践如果你和我一样&#xff0c;每天被各种新冒出来的AI工具、模型和概念搞得眼花缭乱&#xff0c;同时又对“AI Agent”这个听起来很酷但落地很虚的东西充满好奇&#xff0c;那么“妙趣AI”这个项目可能正是你需要的。它…...

大模型选型生死局(企业CTO私藏对比清单):Claude在长文档法律分析胜出32%,Gemini在实时多跳检索快4.8倍——你的业务该选谁?

更多请点击&#xff1a; https://intelliparadigm.com 第一章&#xff1a;大模型选型生死局&#xff1a;Claude vs Gemini核心能力全景图 在企业级AI应用落地的关键阶段&#xff0c;模型选型已远非单纯比拼参数量或基准分数&#xff0c;而是对推理鲁棒性、上下文工程适配度、多…...