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往期回顾
谈谈R中的乱码（一）
谈谈R中的乱码（二）
谈谈R中的乱码（三）
目的
在导入 SPSS Stata 等格式时，提供统一的处理标签的接口；
在输出表格时提供对标签的自动化处理；
什么是标签
SPSS 和 Stata 的用户最熟悉标签：
变量标签
gender `性别`
age `年龄`
数值标签
gender:
1 = 男性
2 = 女性
R 中如何处理标签
首先，data.frame 没有变量标签的概念（attr 另外再说），变量名行使标签的功能：
table(dt$`性别`)
# 如果标签有空格
table(dt$`a variable`)
其次，可用 factor 提供数值标签功能（factor 其实就等价于字符型）：
levels(df$`性别`) <- c('男', '女')
R 包对标签的处理
通过对象属性设置来保存标签：
foreign
attr(df, 'variable.labels') # 变量标签
attr(var, 'value.labels') # 数值标签
haven
和 foreign 道理一样，只不过命名方式不同。此外，haven 把变量标签和数值标签都作为变量的属性，而在 foreign 中，变量标签是 data.frame 的属性，数值标签才是变量的属性。
attr(var, 'label')
attr(var, 'labels')
显示在 RStudio 中是这样的：
ezdf 提供统一的数据导入接口
对数据导入提供统一接口，封装 foreign、haven 等包的导入函数；
修正一些 bug，例如：
导入 Stata 数据
导入 Stata 数据使用 readStata() 函数：
library(ezdf)
dat <- readStata('CGSS2013（居民问卷）发布版_2014.dta', encoding = 'GB2312') # View(dat)
# 参数 `encoding` 设置 Stata 标签的编码，该参数默认值为 UTF-8。
# 有的 Stata 数据对变量名以及字符变量（string）的值都采用不同编码，对于这种情况，
# 需分别设置 `varNameEncoding` 和 `charEncoding`。 dat <- readStata('CGSS2013（居民问卷）发布版_2014.dta', encoding = 'GB2312', varNameEncoding = 'UTF-8', charEncodin = 'UTF-8')
导入 SPSS 数据
导入 SPSS 数据使用 readSPSS() 函数
# 参数 `lib` 设置导入所使用的 R 包，目前支持 `foreign` 和 `haven`。
readSPSS(file, lib = "foreign", ...)
将 data.frame 转换为 ezdf
用 as.ez(dt, meta) 创建一个新的 ez.data.frame 对象
data(iris)
library(ezdf)
d1 = as.ez(iris) class(d1)
## [1] "ez.data.frame" "data.table" "data.frame"
ezdf 对标签的设置
变量标签
变量标签存储在 meta 属性当中；
meta 可为 data.frame 或 matrix 类型对象：至少包括两列：第一列为变量名，第二列为变量标签。
两个辅助函数：
- `setmeta()`
- `getmeta()`
d1$test = sample(5, size = nrow(iris), replace = T)
# 对新变量 test 设置变量标签
setmeta(d1, data.frame(var= 'test', lbl = '这是新变量标签'))
# 显示数据 d1 的全部变量标签 attr(d1, 'meta')
## var lbl
## 1: test 这是新变量标签
# 或者
getmeta(d1)
## var lbl
## 1: test 这是新变量标签
varLabels(d1, c('Species', 'test')) ## [1] "" "这是新变量标签"
# 用 default = "var" 只输出带有标签的变量
varLabels(d1, c('Species', 'test'), default = "var")
## [1] "Species" "这是新变量标签"
# 返回所有已定义的变量标签
varLabels(d1)
## var lbl
## 1: test 这是新变量标签
单独设置部分变量标签
# 设置变量标签
varLabels(d1, "test") <- "新标签"
varLabels(d1, "test")
## [1] "新标签"
数值标签
数值标签的存储采用命名整数向量作为变量的 labels 属性
# 定义一个数值标签
c(C1 = 1, C2 = 2, C3 = 3, MI = 9)
valueLabels()
vl1 = valueLabels(d1, 'test')
vl1
## list()
## attr(,"class")
## [1] "value.labels"
## attr(,"ez")
## [1] "d1"
## attr(,"col")
## [1] "test"
# 数值标签可以“加减”。
# 注意： MI=9 设了一个不存在的值标签
vl2 = vl1 + c("Class1"=1, "Class2"=2, "Class3"=3, 'Class4'=4, 'Class5' = 5, MI = 9, MM = 8) valueLabels(d1, 'test') = vl2
制表函数
tbl()
tbl(d1, ~test)
## test\t新标签 N
## 1: 1++Class1 25
## 2: 2++Class2 37
## 3: 3++Class3 23
## 4: 4++Class4 25
## 5: 5++Class5 40
# 分组求均值，添加样本数
tbl(d1, Sepal.Length ~ Species + test, 'mean', N = T)
## Species test\t新标签 Sepal.Length N
## 1: setosa 1++Class1 5.141667 12
## 2: setosa 2++Class2 4.923077 13
## 3: setosa 3++Class3 5.200000 5
## 4: setosa 4++Class4 5.044444 9
## 5: setosa 5++Class5 4.836364 11
## 6: versicolor 1++Class1 5.900000 4
## 7: versicolor 2++Class2 5.941667 12
## 8: versicolor 3++Class3 5.908333 12
## 9: versicolor 4++Class4 6.142857 7
## 10: versicolor 5++Class5 5.866667 15
## 11: virginica 1++Class1 6.533333 9
## 12: virginica 2++Class2 6.583333 12
## 13: virginica 3++Class3 6.883333 6
## 14: virginica 4++Class4 6.344444 9
## 15: virginica 5++Class5 6.657143 14
# tbl() 默认按照公式右端 x 的值排序，如果取消排序
tbl(d1, Sepal.Length ~ Species + test, 'mean', N = T, sort = F)
## Species test\t新标签 Sepal.Length N
## 1: setosa 4++Class4 5.044444 9
## 2: setosa 5++Class5 4.836364 11
## 3: setosa 1++Class1 5.141667 12
## 4: setosa 2++Class2 4.923077 13
## 5: setosa 3++Class3 5.200000 5
## 6: versicolor 4++Class4 6.142857 7
## 7: versicolor 2++Class2 5.941667 12
## 8: versicolor 5++Class5 5.866667 15
## 9: versicolor 3++Class3 5.908333 12
## 10: versicolor 1++Class1 5.900000 4
## 11: virginica 4++Class4 6.344444 9
## 12: virginica 5++Class5 6.657143 14
## 13: virginica 2++Class2 6.583333 12
## 14: virginica 1++Class1 6.533333 9
## 15: virginica 3++Class3 6.883333 6
ctbl()
ctbl() 是对 table() 的封装，采用 ctbl(ez, expr) 的调用方式。
ctbl(d1, Sepal.Length ~ Species + test)
# 等价于
table(d1$Sepal.Length, d1$Species, d1$test)
ftable()
ftable.ez.data.frame() 方法是对 ftable() 的封装
ftable(ez, formula, style = 1, prop_margin = 1, ...)
prop_margin： 行百分比 / 列百分比；
style = 1：输出频次；
style = 2：输出百分比；
style = 3：输出百分比和行加总频次。
ftable(d1, Species~test)
##
## setosa versicolor virginica
## 1++Class1 12 4 9
## 2++Class2 13 12 12
## 3++Class3 5 12 6
## 4++Class4 9 7 9
## 5++Class5 11 15 14
ftable(d1, Species~test, style = 2)
##
## setosa versicolor virginica
## 1++Class1 0.4800000 0.1600000 0.3600000
## 2++Class2 0.3513514 0.3243243 0.3243243
## 3++Class3 0.2173913 0.5217391 0.2608696
## 4++Class4 0.3600000 0.2800000 0.3600000
## 5++Class5 0.2750000 0.3750000 0.3500000
(t1 = ftable(d1, Species~test, style = 3))
## setosa versicolor virginica N
## 1++Class1 0.4800000 0.1600000 0.3600000 25
## 2++Class2 0.3513514 0.3243243 0.3243243 37
## 3++Class3 0.2173913 0.5217391 0.2608696 23
## 4++Class4 0.3600000 0.2800000 0.3600000 25
## 5++Class5 0.2750000 0.3750000 0.3500000 40
与 markdown 流程整合
pander 是用于 markdown 格式输出的 R 包，提供了非常丰富的表格输出功能
在加载 ezdf 包之后，会自动与 pander 包结合，实现自动标签输出
# pander 输出
library(pander) pander(t1, ez = d1)
这是输出的 markdown 结果：
----------------------------------------------------
setosa versicolor virginica N
--------------- -------- ------------ ----------- ---
**1++Class1** 0.48 0.16 0.36 25
**2++Class2** 0.3514 0.3243 0.3243 37
**3++Class3** 0.2174 0.5217 0.2609 23
**4++Class4** 0.36 0.28 0.36 25
**5++Class5** 0.275 0.375 0.35 40
-----------------------------------------------------
最终输出效果：
pander 与回归结果输出：
# 加上数值标签
options('ezdfKeepVal' = T)
pander(tbl(dat, a66 ~ s5a, 'mean'))
---------------------------------------------------------
s5a 受访者居住的地区类型是 a66 您家是否拥有家用小汽车
---------------------------- ----------------------------
1++市/县城的中心地区 1.761
2++市/县城的边缘地区 1.775
3++市/县城的城乡结合部 1.809
4++市/县城区以外的镇 1.859
5++农村 1.919
---------------------------------------------------------
数值与标签之间分隔符
options('ezdfValueLabelSep' = '=')
pander(tbl(dat, a66 ~ s5a, 'mean'))
---------------------------------------------------------
s5a 受访者居住的地区类型是 a66 您家是否拥有家用小汽车
---------------------------- ----------------------------
1=市/县城的中心地区 1.761
2=市/县城的边缘地区 1.775
3=市/县城的城乡结合部 1.809
4=市/县城区以外的镇 1.859
5=农村 1.919
---------------------------------------------------------
回归模型的输出：
m1 = lm(a6 ~ a2 + a10, dat)
pander(m1)
这是通过 markdown 输出转成 pdf 后的效果，没有任何手工干预（pandoc 在输出小数点时，还有一点瑕疵，比如小数点位数不统一，不过本人 github 上的版本已经修正了这个问题）。
表格输出选项
目前提供三个选项：
options('ezdfKeepVal' = T)
options('ezdfValueLabelSep' = '=')
options('ezdfKeepVarName' = T)
options('ezdfKeepVal' = T)
options('ezdfValueLabelSep' = '=')
options('ezdfKeepVarName' = F)
tbl(d1, ~test)
## 新标签 N
## 1: 1=Class1 25
## 2: 2=Class2 37
## 3: 3=Class3 23
## 4: 4=Class4 25
## 5: 5=Class5 40
pander(tbl(d1, ~test))
options('ezdfKeepVarName' = T)
options('ezdfValueLabelSep' = '++')
pander(tbl(d1, ~test))
下载与安装
github: https://github.com/huashan/ezdf
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