0

如果我没记错的话，有两种方法可以使用 pander 包创建降价表：使用 pandoc.table() 函数或通用函数 pander()。但是使用 pander() 函数，您似乎不能使用 pandoc.table() 中的参数

例如 ：

library(pander)
data(iris)
pandoc.table(summary(iris), split.table="Inf")
pander(summary(iris), split.table="Inf")

使用 pandoc.table，由于参数 split.table（这是预期的行为），表不会被拆分。但是对于pander，这个论点被忽略了。
我在函数代码中看到 ... 参数存在于 pander.data.frame 但未在其中重新指定。：

> pander:::pander.data.frame
function (x, caption = attr(x, "caption"), ...)
{
    if (is.null(caption) & !is.null(storage$caption))
        caption <- get.caption()
    pandoc.table(x, caption = caption)
}

为什么不在函数内重用 ... 参数以允许将参数从 pander 传递到 pandoc.table （如下所示）？当然，这可能有一个很好的理由......

function (x, caption = attr(x, "caption"), ...)
{
    if (is.null(caption) & !is.null(storage$caption))
        caption <- get.caption()
    pandoc.table(x, caption = caption,...)
}
4

1 回答 1

2

虽然pandoc.table通过该方法处理参数pander是一个合理的想法（我肯定会在下一个版本中允许此解决方案，感谢您的提问！），这也可以通过通用pander选项更全局地解决。例如：

> library(pander)
> data(iris)
> panderOptions('table.split.table', 'Inf')
> pander(head(iris))

-------------------------------------------------------------------
 Sepal.Length   Sepal.Width   Petal.Length   Petal.Width   Species 
-------------- ------------- -------------- ------------- ---------
     5.1            3.5           1.4            0.2       setosa  

     4.9             3            1.4            0.2       setosa  

     4.7            3.2           1.3            0.2       setosa  

     4.6            3.1           1.5            0.2       setosa  

      5             3.6           1.4            0.2       setosa  

     5.4            3.9           1.7            0.4       setosa  
-------------------------------------------------------------------

更新[2013/06/11]：最近的一次提交解决了这个问题，现在您可以pandoc.table通过panderS3 方法将这些额外的参数传递给：

> pander(summary(iris), split.table="Inf")

------------------------------------------------------------------------------
&nbsp;  Sepal.Length   Sepal.Width   Petal.Length   Petal.Width     Species   
------ -------------- ------------- -------------- ------------- -------------
 ****   Min.  :4.300  Min.  :2.000   Min.  :1.000  Min.  :0.100   setosa :50  

 ****  1st Qu.:5.100  1st Qu.:2.800 1st Qu.:1.600  1st Qu.:0.300 versicolor:50

 ****  Median :5.800  Median :3.000 Median :4.350  Median :1.300 virginica :50

 ****   Mean :5.843    Mean :3.057   Mean :3.758    Mean :1.199               

 ****  3rd Qu.:6.400  3rd Qu.:3.300 3rd Qu.:5.100  3rd Qu.:1.800              

 ****   Max.  :7.900  Max.  :4.400   Max.  :6.900  Max.  :2.500               
------------------------------------------------------------------------------
于 2013-06-10T08:43:40.070 回答