Highlight a data.frame
Arguments
- x
A data.frame
- i
numeric rows to highlight
- j
numeric columns to hightlight
- style
A style function or NULL
- include.colname
logical Whether or not include colname
Examples
head(mtcars) %>% highlight2(i=3) %>% printdf()
#> ——————————————————————————————————————————————————————————————
#> mpg cyl disp hp drat wt qsec vs am gear carb
#> ——————————————————————————————————————————————————————————————
#> 21 6 160 110 3.9 2.62 16.46 0 1 4 4
#> 21 6 160 110 3.9 2.875 17.02 0 1 4 4
#> 22.8 4 108 93 3.85 2.32 18.61 1 1 4 1
#> 21.4 6 258 110 3.08 3.215 19.44 1 0 3 1
#> 18.7 8 360 175 3.15 3.44 17.02 0 0 3 2
#> 18.1 6 225 105 2.76 3.46 20.22 1 0 3 1
#> ——————————————————————————————————————————————————————————————
library(crayon)
head(mtcars) %>% highlight2(i=2) %>% highlight2(j=3,style=blue$bold) %>% printdf()
#> ——————————————————————————————————————————————————————————————
#> mpg cyl disp hp drat wt qsec vs am gear carb
#> ——————————————————————————————————————————————————————————————
#> 21 6 160 110 3.9 2.62 16.46 0 1 4 4
#> 21 6 160 110 3.9 2.875 17.02 0 1 4 4
#> 22.8 4 108 93 3.85 2.32 18.61 1 1 4 1
#> 21.4 6 258 110 3.08 3.215 19.44 1 0 3 1
#> 18.7 8 360 175 3.15 3.44 17.02 0 0 3 2
#> 18.1 6 225 105 2.76 3.46 20.22 1 0 3 1
#> ——————————————————————————————————————————————————————————————
fit=lm(mpg~wt*hp,data=mtcars)
gaze(fit)
#> ———————————————————————————————————————————————————————————————————————
#> Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) lower upper
#> ———————————————————————————————————————————————————————————————————————
#> (Intercept) 49.808 3.605 13.816 <.001 42.424 57.193
#> wt -8.217 1.270 -6.471 <.001 -10.818 -5.616
#> hp -0.120 0.025 -4.863 <.001 -0.171 -0.070
#> wt:hp 0.028 0.007 3.753 <.001 0.013 0.043
#> ———————————————————————————————————————————————————————————————————————
#> Residual SE: 2.153 on 28 DF, Multiple R^2: 0.8848, Adjusted R^2: 0.8724
#> F-statistic: 71.66 on 3 and 28 DF, p-value: 2.981e-13
gaze(fit) %>% highlight2(j=4,include.colname=TRUE)
#> ———————————————————————————————————————————————————————————————————————
#> Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) lower upper
#> ———————————————————————————————————————————————————————————————————————
#> (Intercept) 49.808 3.605 13.816 <.001 42.424 57.193
#> wt -8.217 1.270 -6.471 <.001 -10.818 -5.616
#> hp -0.120 0.025 -4.863 <.001 -0.171 -0.070
#> wt:hp 0.028 0.007 3.753 <.001 0.013 0.043
#> ———————————————————————————————————————————————————————————————————————
#> Residual SE: 2.153 on 28 DF, Multiple R^2: 0.8848, Adjusted R^2: 0.8724
#> F-statistic: 71.66 on 3 and 28 DF, p-value: 2.981e-13
gaze(fit) %>% highlight2(i=2,j=4) %>% highlight2(i=2,j=2:3,style=blue$bold)
#> ———————————————————————————————————————————————————————————————————————
#> Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) lower upper
#> ———————————————————————————————————————————————————————————————————————
#> (Intercept) 49.808 3.605 13.816 <.001 42.424 57.193
#> wt -8.217 1.270 -6.471 <.001 -10.818 -5.616
#> hp -0.120 0.025 -4.863 <.001 -0.171 -0.070
#> wt:hp 0.028 0.007 3.753 <.001 0.013 0.043
#> ———————————————————————————————————————————————————————————————————————
#> Residual SE: 2.153 on 28 DF, Multiple R^2: 0.8848, Adjusted R^2: 0.8724
#> F-statistic: 71.66 on 3 and 28 DF, p-value: 2.981e-13
gaze(fit) %>% highlight2(i=2) %>% highlight2(j=3,style=blue$bold)
#> ———————————————————————————————————————————————————————————————————————
#> Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) lower upper
#> ———————————————————————————————————————————————————————————————————————
#> (Intercept) 49.808 3.605 13.816 <.001 42.424 57.193
#> wt -8.217 1.270 -6.471 <.001 -10.818 -5.616
#> hp -0.120 0.025 -4.863 <.001 -0.171 -0.070
#> wt:hp 0.028 0.007 3.753 <.001 0.013 0.043
#> ———————————————————————————————————————————————————————————————————————
#> Residual SE: 2.153 on 28 DF, Multiple R^2: 0.8848, Adjusted R^2: 0.8724
#> F-statistic: 71.66 on 3 and 28 DF, p-value: 2.981e-13