4 통계표 출판

4.1 소개

통계표를 출력하기 위해 대표적으로 2가지 패키지가 존재한다.

Quarto

여러가지 방법으로 생산된 문서를 다양한 형식(html, pdf, docx, $\cdots$)으로 출판할 수 있도록 하는 저작도구.
마크다운 언어와 프로그래밍 언어를 같이 사용할 수 있는 기능.
지금 강의노트제작도 Quarto로 제작했다.

flextable

데이터프레임을 표(table)로 변환하여 다양한 형식(html, pdf, docx,$\cdots$)으로 출판할 수 패키지.
표에 대한 다양한 형식과 여러가지 기능을 제공.
보고서 수준의 고품질 통계표를 출력 가능.

`flextable`로 출력방법설명

flextable을 이용해 아래한글(HWP)까지 출력하는 방법을 소개해보고자 한다.

결과표 또는 통계표를 갖고 flextable을 이용해 출력하는 방법은 다음과 같다.

프로그램 R을 이용해 원하는 통계결과표를 작성한다.
flextable을 이용해 워드(docx)로 출력한다.
워드(docx)로 출력한 표를 아래한글(HWP)로 출력한다.

방법을 알았으니 flextable을 쓰는 방법을 다음 섹션에서 확인해보자.

간단한 `flextable` 예시

이전 챕터 dplyr,tidyr패키지의 함수소개에서 쓰인 데이터프레임을 갖고 flextable을 보이는 함수를 소개한다.

코드

library(flextable)

df <- data.frame(
  이름 = c("홍길동", "김영희", "박찬호", "이소라", "최민식"),
  나이 = c(25, 30, 35, 40, 28),
  도시 = c("서울", "부산", "서울", "인천", "부산"),
  점수 = c(80, 90, 75, 82, 95)
)

기본 flextable 생성

데이터프레임 df를 가장 기본적인 flextable 형태로 보여준다.

코드

ft1 <- flextable(df)
ft1

이름	나이	도시	점수
홍길동	25	서울	80
김영희	30	부산	90
박찬호	35	서울	75
이소라	40	인천	82
최민식	28	부산	95

헤더(header) 스타일 및 테마 적용

테이블에서 헤더부분의 행이름부분의 스타일을 설정하는 방법은 다음과 같다.

코드

ft2 <- flextable(df)
# 헤더 부분을 굵게(bold) 설정
ft2 <- bold(ft2, part = "header")

# 헤더 배경 색 지정
ft2 <- bg(ft2, bg = "#F5F5F5", part = "header")

# 표 전체 너비를 자동으로 맞추기
ft2 <- autofit(ft2)

# 박스형 테마 적용(선 굵기가 약간 강조됨)
ft2 <- theme_box(ft2)

ft2

이름	나이	도시	점수
홍길동	25	서울	80
김영희	30	부산	90
박찬호	35	서울	75
이소라	40	인천	82
최민식	28	부산	95

bold(ft2, part = "header"): 헤더를 볼드체로 만듦
bg(ft2, bg = "#F5F5F5", part = "header"): 헤더에 배경색을 입힘
autofit(): 열 너비를 데이터에 맞게 자동 조정
theme_box(): 테이블에 살짝 박스형 테마 적용

조건부 색상 적용

점수가 80 미만인 행 강조하는 코드는 다음과 같다.

코드

ft3 <- flextable(df)

# 조건: 점수가 80 미만인 경우, 해당 행의 "점수" 셀 글씨 색을 빨간색으로
ft3 <- color(ft3, i = ~ 점수 < 80, j = "점수", color = "red")

# 조건: 점수가 80 미만인 경우, 해당 행의 배경을 옅은 분홍색으로
ft3 <- bg(ft3, i = ~ 점수 < 80, bg = "#FFF0F0")

# 조금 더 보기 좋게 자동 너비 조정
ft3 <- autofit(ft3)

ft3

이름	나이	도시	점수
홍길동	25	서울	80
김영희	30	부산	90
박찬호	35	서울	75
이소라	40	인천	82
최민식	28	부산	95

color(ft3, i = ~ 점수 < 80, j = "점수", color = "red") 조건(점수 < 80)을 만족하는 행의 점수 열을 빨간색 글씨로.
bg(ft3, i = ~ 점수 < 80, bg = "#FFF0F0") 동일한 조건을 만족하는 행의 전체 셀 배경을 옅은 분홍색으로.

일부 열 정렬 및 숫자 포맷 지정

일부 열에 숫자를 우측으로 정렬하고 싶거나, 표에 제목을 삽입하고 싶은 경우는 다음과 같다.

코드

ft4 <- flextable(df)

# 나이, 점수 열을 우측 정렬
ft4 <- align(ft4, j = c("나이", "점수"), align = "right", part = "body")

# 표의 제목 삽입
ft4 <- add_header_row(
  ft4,
  values = c("성적표 예시"),
  colwidths = 4
)

# 표 너비 자동 설정
ft4 <- autofit(ft4)

ft4

성적표 예시
이름	나이	도시	점수
홍길동	25	서울	80
김영희	30	부산	90
박찬호	35	서울	75
이소라	40	인천	82
최민식	28	부산	95

align(..., align = "right"): 숫자 열을 우측 정렬
add_header_row(): 전체 표 위에 큰 헤더(타이틀) 한 줄 추가
colwidths = 4는 한 줄을 4개의 컬럼(columns) 폭만큼 병합해서 하나로 만든다는 의미

4.2 통계표의 출력

이전 챕터에서 쓴초등학교 체력측정 자료의 통계표를 활용해보자.

3가지 스타일의 통계표를 보인 결과를 flextable로 출력해보자.

코드

load(here::here("data", "physical100_data.RData"))
ls()

[1] "df"        "df1_youth" "ft1"       "ft2"       "ft3"       "ft4"

코드

tab1 <- summ_function_general(df1_youth, c("TEST_SEX", "TEST_AGE"), c("TEST_YEAR"), c("ITEM_F001", "ITEM_F002"), stat_fun = my_summ_func_2)

tab2 <- summ_function_general(df1_youth, c("TEST_AGE"), c("TEST_YEAR", "TEST_SEX"), c("ITEM_F001", "ITEM_F002"), stat_fun = my_summ_func_2)

tab3 <- summ_function_general(df1_youth, c("TEST_SEX", "TEST_AGE"), c("TEST_YEAR"), c("ITEM_F001", "ITEM_F002"), stat_fun = my_summ_func_2, stat_to_column = TRUE)

예제

tab1의 통계표를 다음과 같이 적용한다.

tab1_cols <- colnames(tab1)

tab1의 모든 열 이름을 추출해 tab1_cols에 저장한다.

이 값은 곧 flextable(col_keys = tab1_cols)에서 사용된다.

tab1 %>% dplyr::group_by(ITEM, TEST_SEX, TEST_AGE)

tab1를 ITEM, TEST_SEX, TEST_AGE 조합으로 그룹화한다.

이후 mutate() 등에서 그룹 내 계산을 수행할 수 있다.

dplyr::mutate(is_last_val_in_group = row_number() == max(row_number()))

각 그룹별(ITEM, TEST_SEX, TEST_AGE)로 행 번호(row_number())를 매기고, 그 번호가 그룹 내 최대값이면 TRUE를, 아니면 FALSE를 is_last_val_in_group 컬럼에 저장한다.

flextable(col_keys = tab1_cols )

flextable 패키지로 tab1를 테이블 형태로 변환한다.

col_keys = tab1_cols로 지정해, 모든 열(이름은 tab1_cols)을 테이블에 표시한다.

merge_v(j = 1:3)

j = 1:3는 테이블의 첫 번째 부터 세 번째 열에 대해 세로 병합을 적용하겠다는 의미이다.

autofit()

셀 너비와 높이를 자동으로 맞추도록 설정한다.

theme_booktabs(bold_header = TRUE)

flextable의 테마를 “booktabs” 스타일로 지정하고, 헤더(header)를 볼드체로 만든다.

align(align = "left", part = "header", j =1:3)

테이블의 헤더 부분(part = "header") 중, 첫 3개 열(j =1:3)을 왼쪽 정렬("left")한다.

colformat_double(i = ~(STAT=="개수" | STAT=="결측개수"), digits = 0, big.mark = get_flextable_defaults()$big.mark)

숫자 서식 지정 함수로써,

i = ~(STAT=="개수" | STAT=="결측개수"): 조건식으로, STAT 열이 "개수" 또는 "결측개수"인 행을 골라낸다.

해당 셀들의 표시 소수점 자릿수(digits)를 0으로 설정 → 정수로 표현.

colformat_double(i = ~!(STAT=="개수" | STAT=="결측개수"), digits = 2)

바로 위와 비슷한 숫자 서식 지정이지만, 조건이 STAT가 “개수” 또는 “결측개수”가 아닌 경우(!())이다.

소수점 자릿수를 2로 설정 → 소수 둘째 자리까지 표시한다.

hline(i = ~is_last_val_in_group == TRUE, border = fp_border())

가로줄(hline)을 추가한다.

i = ~is_last_val_in_group == TRUE → 각 그룹의 마지막 행에 가로줄을 그린다.

fp_border()는 flextable에서 제공하는 테두리(border) 설정 함수로, 기본 스타일의 선을 만든다.

fix_border_issues()

테이블 테두리 관련된 미세한 문제를 자동으로 조정(수정)해 주는 함수이다.

코드

tab1_cols <- colnames(tab1)
AA <-  tab1 %>% 
    dplyr::group_by(ITEM, TEST_SEX, TEST_AGE) %>%
    dplyr::mutate(is_last_val_in_group = row_number() == max(row_number()))  %>%
    flextable(col_keys = tab1_cols ) %>% 
    merge_v( j = 1:3 )  %>%
    autofit()  %>%
    theme_booktabs(bold_header = TRUE) %>%
    align(align = "left", part = "header", j =1:3) %>% 
    colformat_double(i = ~(`STAT`=="개수" | `STAT`=="결측개수" ) , digits = 0,
                      big.mark =     get_flextable_defaults()$big.mark) %>%
    colformat_double(i = ~!(`STAT`=="개수" | `STAT`=="결측개수" ), digits = 2) %>%
    hline(i = ~is_last_val_in_group == TRUE, border = fp_border()) %>%
    fix_border_issues() 

AA

ITEM	TEST_SEX	TEST_AGE	STAT	2017	2018	2019	2020	2021	2022	2023
ITEM_F001	남성	13	개수	16	20	26	1	2	3	11
			평균	162.35	164.72	164.89	182.80	159.40	165.27	165.61
			표준편차	7.45	6.90	8.64		6.22	2.66	9.18
		14	개수	16	17	32	3	2	7	18
			평균	165.46	168.51	167.60	169.43	170.60	171.71	168.39
			표준편차	5.40	5.32	6.57	4.31	11.46	11.32	7.09
		15	개수	16	22	24	3	2	15	17
			평균	269.78	170.98	173.60	170.90	169.70	173.38	174.19
			표준편차	397.69	6.55	5.36	4.62	6.65	4.95	7.11
		16	개수	15	32	23	4	7	16	11
			평균	173.20	173.03	173.54	170.82	175.34	174.03	171.58
			표준편차	7.16	4.48	6.49	6.44	2.87	5.89	5.57
		17	개수	11	26	30	5	10	11	17
			평균	175.00	173.45	173.57	174.26	173.14	174.98	174.35
			표준편차	4.85	4.89	6.27	4.50	6.76	3.14	8.41
		18	개수	11	14	5	4	6	14	15
			평균	174.53	174.63	171.58	169.32	176.53	176.56	171.25
			표준편차	5.83	5.84	3.83	3.72	2.45	5.85	6.46
	여성	13	개수	17	11	16	2	5	10	13
			평균	157.29	156.29	156.49	158.90	157.36	160.37	159.55
			표준편차	7.66	5.83	3.42	4.95	1.91	4.90	8.70
		14	개수	13	16	15	2	4	8	8
			평균	159.90	159.35	161.04	155.60	158.32	161.88	158.96
			표준편차	7.36	4.67	4.53	7.78	5.31	4.99	6.86
		15	개수	18	13	22	2	1	8	18
			평균	162.32	162.40	160.62	159.95	162.00	160.70	160.38
			표준편차	5.82	6.86	5.11	3.18		3.71	3.87
		16	개수	14	24	21	2	3	7	19
			평균	159.31	160.92	159.68	158.65	165.07	159.14	161.44
			표준편차	5.44	5.05	5.96	0.49	0.85	7.63	4.34
		17	개수	15	19	17	3	6	8	14
			평균	160.96	161.98	159.35	161.00	158.73	162.44	162.39
			표준편차	4.04	3.48	6.20	1.56	3.75	4.96	5.06
		18	개수	6	7	5	2	3	11	12
			평균	161.15	160.47	163.08	164.50	156.20	162.87	160.39
			표준편차	6.34	6.27	4.93	5.66	3.59	7.07	8.40
ITEM_F002	남성	13	개수	16	20	26	1	2	3	11
			평균	56.94	64.27	63.73	97.50	72.85	60.93	64.42
			표준편차	15.88	15.55	16.57		36.42	9.15	20.19
		14	개수	16	17	32	3	2	7	18
			평균	59.13	63.08	62.97	63.07	91.00	72.96	63.51
			표준편차	11.66	14.85	13.39	8.28	21.92	26.35	21.32
		15	개수	16	22	24	3	2	15	17
			평균	104.26	66.11	68.09	72.57	69.20	74.46	63.67
			표준편차	173.49	15.83	14.05	8.39	0.14	17.23	12.50
		16	개수	15	32	23	4	7	16	11
			평균	66.79	73.22	65.82	60.88	76.31	66.17	67.37
			표준편차	9.55	13.52	9.86	4.68	9.47	9.44	9.25
		17	개수	11	26	30	5	10	11	17
			평균	77.21	67.40	71.21	71.56	86.48	70.89	72.19
			표준편차	9.33	12.21	21.51	10.26	25.39	13.50	11.80
		18	개수	11	14	5	4	6	14	15
			평균	67.74	73.69	76.06	76.50	80.53	81.91	71.98
			표준편차	14.41	16.88	22.13	8.87	18.40	14.45	15.80
	여성	13	개수	17	11	16	2	5	10	13
			평균	52.74	51.03	49.35	53.00	50.38	59.63	55.64
			표준편차	13.06	12.55	7.32	4.24	6.38	15.17	15.08
		14	개수	13	16	15	2	4	8	8
			평균	53.64	52.64	58.50	62.65	58.05	57.45	55.66
			표준편차	16.59	5.89	14.16	2.05	8.89	11.01	15.38
		15	개수	18	13	22	2	1	8	18
			평균	58.88	61.78	56.90	61.40	50.40	57.39	55.48
			표준편차	11.45	11.75	7.04	19.66		12.22	8.66
		16	개수	14	24	21	2	3	7	19
			평균	56.21	57.67	58.65	56.75	62.13	55.57	54.39
			표준편차	8.17	7.25	12.11	5.16	11.64	9.22	6.12
		17	개수	15	19	17	3	6	8	14
			평균	62.97	55.25	61.22	56.70	55.25	61.36	57.06
			표준편차	13.19	13.89	16.33	13.35	4.40	14.41	15.33
		18	개수	6	7	5	2	3	11	12
			평균	61.92	58.01	63.88	54.30	55.53	56.31	51.76
			표준편차	16.52	9.31	10.74	4.38	6.50	8.56	7.47

이러한 형태로 다음 통계표도 비슷하게 결과를 낼 수 있다.

하지만 매번 통계표를 구할 때 복잡한 코드를 입력하기 어려우니 이 경우에도 함수를 만들어서 간편하게 돌려보자.

코드

tab2_cols <- colnames(tab2)
BB <-  tab2 %>% 
    dplyr::group_by(ITEM, TEST_AGE) %>%
    dplyr::mutate(is_last_val_in_group = row_number() == max(row_number()))  %>%
    flextable(col_keys = tab2_cols ) %>% 
    merge_v( j = 1:2 )  %>%
    valign(j = 1:2, valign = "top") %>%
    separate_header() %>% 
    autofit()  %>%
    theme_booktabs(bold_header = TRUE) %>%
    align(align = "left", part = "header", j =1:3) %>% 
    colformat_double(i = ~(`STAT`=="개수" | `STAT`=="결측개수" ) , digits = 0,
                      big.mark =     get_flextable_defaults()$big.mark) %>%
    colformat_double(i = ~!(`STAT`=="개수" | `STAT`=="결측개수" ), digits = 2) %>%
    hline(i = ~is_last_val_in_group == TRUE, border = fp_border()) %>%
    fix_border_issues() 

BB

ITEM	TEST	STAT	2017		2018		2019		2020		2021		2022		2023
ITEM	AGE	STAT	남성	여성	남성	여성	남성	여성	남성	여성	남성	여성	남성	여성	남성	여성
ITEM_F001	13	개수	16	17	20	11	26	16	1	2	2	5	3	10	11	13
		평균	162.35	157.29	164.72	156.29	164.89	156.49	182.80	158.90	159.40	157.36	165.27	160.37	165.61	159.55
		표준편차	7.45	7.66	6.90	5.83	8.64	3.42		4.95	6.22	1.91	2.66	4.90	9.18	8.70
	14	개수	16	13	17	16	32	15	3	2	2	4	7	8	18	8
		평균	165.46	159.90	168.51	159.35	167.60	161.04	169.43	155.60	170.60	158.32	171.71	161.88	168.39	158.96
		표준편차	5.40	7.36	5.32	4.67	6.57	4.53	4.31	7.78	11.46	5.31	11.32	4.99	7.09	6.86
	15	개수	16	18	22	13	24	22	3	2	2	1	15	8	17	18
		평균	269.78	162.32	170.98	162.40	173.60	160.62	170.90	159.95	169.70	162.00	173.38	160.70	174.19	160.38
		표준편차	397.69	5.82	6.55	6.86	5.36	5.11	4.62	3.18	6.65		4.95	3.71	7.11	3.87
	16	개수	15	14	32	24	23	21	4	2	7	3	16	7	11	19
		평균	173.20	159.31	173.03	160.92	173.54	159.68	170.82	158.65	175.34	165.07	174.03	159.14	171.58	161.44
		표준편차	7.16	5.44	4.48	5.05	6.49	5.96	6.44	0.49	2.87	0.85	5.89	7.63	5.57	4.34
	17	개수	11	15	26	19	30	17	5	3	10	6	11	8	17	14
		평균	175.00	160.96	173.45	161.98	173.57	159.35	174.26	161.00	173.14	158.73	174.98	162.44	174.35	162.39
		표준편차	4.85	4.04	4.89	3.48	6.27	6.20	4.50	1.56	6.76	3.75	3.14	4.96	8.41	5.06
	18	개수	11	6	14	7	5	5	4	2	6	3	14	11	15	12
		평균	174.53	161.15	174.63	160.47	171.58	163.08	169.32	164.50	176.53	156.20	176.56	162.87	171.25	160.39
		표준편차	5.83	6.34	5.84	6.27	3.83	4.93	3.72	5.66	2.45	3.59	5.85	7.07	6.46	8.40
ITEM_F002	13	개수	16	17	20	11	26	16	1	2	2	5	3	10	11	13
		평균	56.94	52.74	64.27	51.03	63.73	49.35	97.50	53.00	72.85	50.38	60.93	59.63	64.42	55.64
		표준편차	15.88	13.06	15.55	12.55	16.57	7.32		4.24	36.42	6.38	9.15	15.17	20.19	15.08
	14	개수	16	13	17	16	32	15	3	2	2	4	7	8	18	8
		평균	59.13	53.64	63.08	52.64	62.97	58.50	63.07	62.65	91.00	58.05	72.96	57.45	63.51	55.66
		표준편차	11.66	16.59	14.85	5.89	13.39	14.16	8.28	2.05	21.92	8.89	26.35	11.01	21.32	15.38
	15	개수	16	18	22	13	24	22	3	2	2	1	15	8	17	18
		평균	104.26	58.88	66.11	61.78	68.09	56.90	72.57	61.40	69.20	50.40	74.46	57.39	63.67	55.48
		표준편차	173.49	11.45	15.83	11.75	14.05	7.04	8.39	19.66	0.14		17.23	12.22	12.50	8.66
	16	개수	15	14	32	24	23	21	4	2	7	3	16	7	11	19
		평균	66.79	56.21	73.22	57.67	65.82	58.65	60.88	56.75	76.31	62.13	66.17	55.57	67.37	54.39
		표준편차	9.55	8.17	13.52	7.25	9.86	12.11	4.68	5.16	9.47	11.64	9.44	9.22	9.25	6.12
	17	개수	11	15	26	19	30	17	5	3	10	6	11	8	17	14
		평균	77.21	62.97	67.40	55.25	71.21	61.22	71.56	56.70	86.48	55.25	70.89	61.36	72.19	57.06
		표준편차	9.33	13.19	12.21	13.89	21.51	16.33	10.26	13.35	25.39	4.40	13.50	14.41	11.80	15.33
	18	개수	11	6	14	7	5	5	4	2	6	3	14	11	15	12
		평균	67.74	61.92	73.69	58.01	76.06	63.88	76.50	54.30	80.53	55.53	81.91	56.31	71.98	51.76
		표준편차	14.41	16.52	16.88	9.31	22.13	10.74	8.87	4.38	18.40	6.50	14.45	8.56	15.80	7.47

코드

tab3_cols <- colnames(tab3)
CC <-  tab3 %>% 
    dplyr::group_by(ITEM, TEST_SEX) %>%
    dplyr::mutate(is_last_val_in_group = row_number() == max(row_number()))  %>%
    flextable(col_keys = tab3_cols ) %>% 
    merge_v( j = 1:2 )  %>%
    valign(j = 1:2, valign = "top") %>%
    separate_header() %>% 
    autofit()  %>%
    theme_booktabs(bold_header = TRUE) %>%
    align(align = "left", part = "header", j =1:3) %>% 
    #colformat_double(i = ~(`STAT`=="개수" | `STAT`=="결측개수" ) , digits = 0,
    #                  big.mark =     get_flextable_defaults()$big.mark) %>%
    #colformat_double(i = ~!(`STAT`=="개수" | `STAT`=="결측개수" ), digits = 2) %>%
    hline(i = ~is_last_val_in_group == TRUE, border = fp_border()) %>%
    fix_border_issues() 

CC

ITEM	TEST		2017			2018			2019			2020			2021			2022			2023
ITEM	SEX	AGE	개수	평균	표준편차	개수	평균	표준편차	개수	평균	표준편차	개수	평균	표준편차	개수	평균	표준편차	개수	평균	표준편차	개수	평균	표준편차
ITEM_F001	남성	13	16	162.35000	7.448937	20	164.71500	6.895328	26	164.89231	8.639024	1	182.80000		2	159.40000	6.2225397	3	165.26667	2.663331	11	165.60909	9.177304
		14	16	165.45625	5.399873	17	168.50588	5.318067	32	167.60313	6.567539	3	169.43333	4.3096790	2	170.60000	11.4551299	7	171.71429	11.317159	18	168.38889	7.085602
		15	16	269.78125	397.692213	22	170.97727	6.552058	24	173.60000	5.362592	3	170.90000	4.6227697	2	169.70000	6.6468037	15	173.38000	4.947900	17	174.18824	7.105005
		16	15	173.20000	7.156915	32	173.03125	4.476421	23	173.53913	6.486751	4	170.82500	6.4391381	7	175.34286	2.8692956	16	174.03125	5.888488	11	171.58182	5.568989
		17	11	175.00000	4.850979	26	173.45000	4.888374	30	173.57333	6.267262	5	174.26000	4.4964430	10	173.14000	6.7641539	11	174.98182	3.136819	17	174.35294	8.408412
		18	11	174.52727	5.833197	14	174.62857	5.844054	5	171.58000	3.834319	4	169.32500	3.7187588	6	176.53333	2.4459490	14	176.55714	5.852772	15	171.24667	6.460856
	여성	13	17	157.28824	7.663214	11	156.29091	5.826054	16	156.49375	3.423150	2	158.90000	4.9497475	5	157.36000	1.9060430	10	160.37000	4.903298	13	159.55385	8.704751
		14	13	159.90000	7.355723	16	159.35000	4.665047	15	161.04000	4.529869	2	155.60000	7.7781746	4	158.32500	5.3080913	8	161.87500	4.987341	8	158.96250	6.857100
		15	18	162.31667	5.818353	13	162.40000	6.858450	22	160.62273	5.114678	2	159.95000	3.1819805	1	162.00000		8	160.70000	3.706751	18	160.38333	3.873021
		16	14	159.31429	5.439154	24	160.92083	5.050095	21	159.68095	5.956309	2	158.65000	0.4949747	3	165.06667	0.8504901	7	159.14286	7.628424	19	161.43684	4.344883
		17	15	160.96000	4.036760	19	161.98421	3.481102	17	159.34706	6.197491	3	161.00000	1.5620499	6	158.73333	3.7494889	8	162.43750	4.955210	14	162.38571	5.063574
		18	6	161.15000	6.338060	7	160.47143	6.273945	5	163.08000	4.930213	2	164.50000	5.6568542	3	156.20000	3.5930488	11	162.87273	7.072778	12	160.39167	8.397668
ITEM_F002	남성	13	16	56.94375	15.884289	20	64.26500	15.545562	26	63.73077	16.570716	1	97.50000		2	72.85000	36.4159992	3	60.93333	9.154416	11	64.41818	20.188453
		14	16	59.13125	11.659086	17	63.07647	14.848086	32	62.96875	13.394256	3	63.06667	8.2778822	2	91.00000	21.9203102	7	72.95714	26.349058	18	63.50556	21.315873
		15	16	104.26250	173.489050	22	66.11364	15.825425	24	68.09167	14.052446	3	72.56667	8.3930527	2	69.20000	0.1414214	15	74.46000	17.230695	17	63.67059	12.500138
		16	15	66.78667	9.549336	32	73.22187	13.522806	23	65.82174	9.863153	4	60.87500	4.6800107	7	76.31429	9.4735471	16	66.16875	9.440602	11	67.37273	9.252361
		17	11	77.20909	9.333215	26	67.40000	12.206883	30	71.20667	21.510125	5	71.56000	10.2600195	10	86.48000	25.3946101	11	70.89091	13.501293	17	72.18824	11.797186
		18	11	67.73636	14.405573	14	73.68571	16.877015	5	76.06000	22.125845	4	76.50000	8.8690473	6	80.53333	18.3988768	14	81.91429	14.448788	15	71.98000	15.796347
	여성	13	17	52.73529	13.056413	11	51.02727	12.546481	16	49.35000	7.319381	2	53.00000	4.2426407	5	50.38000	6.3762842	10	59.63000	15.168831	13	55.63846	15.079597
		14	13	53.63846	16.585965	16	52.63750	5.889298	15	58.50000	14.159600	2	62.65000	2.0506097	4	58.05000	8.8925062	8	57.45000	11.006751	8	55.66250	15.383752
		15	18	58.88333	11.447849	13	61.77692	11.747919	22	56.90000	7.043065	2	61.40000	19.6575685	1	50.40000		8	57.38750	12.218538	18	55.47778	8.658933
		16	14	56.20714	8.167804	24	57.67500	7.253979	21	58.65238	12.105933	2	56.75000	5.1618795	3	62.13333	11.6423079	7	55.57143	9.224734	19	54.39474	6.117504
		17	15	62.96667	13.193487	19	55.25263	13.886499	17	61.22353	16.329671	3	56.70000	13.3461605	6	55.25000	4.4021586	8	61.36250	14.413975	14	57.06429	15.334908
		18	6	61.91667	16.521794	7	58.01429	9.313866	5	63.88000	10.742998	2	54.30000	4.3840620	3	55.53333	6.5041013	11	56.30909	8.559843	12	51.76000	7.470178

함수만들기 (함수보완수정추후 예정)

flextable도 dplyr,tidyr와 마찬가지로 여러가지 세부조정을 할수 있기에 코드가 많이 복잡할 수 있다.

또한, 통계표를 1개만 출력하는 것이 아니기에 여러가지 통계표를 출력하는 데 비효율적이므로 함수를 만들어서 간편하게 통계표를 출력해보자.

table_function_general은 예제에 나온 코드와의 차이점은

“이 데이터프레임의 상위 몇 개 열을 ’행 그룹’으로 지정할 것인지”를 num_group_rows로 조절한다.
직접함수를 만들 때 필요한 것으로 입력한 인자를 잘 인식시키기 위해 !!!와 syms를 적용했다.

코드

table_function_general <- function(df, num_group_rows) {
  
    table_cols <- colnames(df)
    col1 <- syms(table_cols[1:num_group_rows])

ft1 <-  df %>% 

    dplyr::group_by(!!!col1) %>%
    dplyr::mutate(is_last_val_in_group = row_number() == max(row_number()))  %>%
    flextable(col_keys = table_cols ) %>% 
    merge_v( j = 1:num_group_rows )  %>%
    valign(j = 1:(num_group_rows), valign = "top") %>%
    separate_header() %>%
    autofit()  %>%
    theme_booktabs(bold_header = TRUE) %>%
    align(align = "left", part = "header", j =1:num_group_rows) %>% 
    #colformat_double(i = ~(`STAT`=="개수" | `STAT`=="결측개수" ) , digits = 0,
    #                  big.mark =     get_flextable_defaults()$big.mark) %>%
    #colformat_double(i = ~!(`STAT`=="개수" | `STAT`=="결측개수" ), digits = 2) %>%
    hline(i = ~is_last_val_in_group == TRUE, border = fp_border()) %>%
    fix_border_issues() 

    return(ft1)
}

직접 만든 함수를 사용하여 다음과 같이 통계표를 쉽게 구할 수 있다.

코드

mytable1 <- table_function_general(tab1, 3)
mytable1

ITEM	TEST		STAT	2017	2018	2019	2020	2021	2022	2023
ITEM	SEX	AGE	STAT	2017	2018	2019	2020	2021	2022	2023
ITEM_F001	남성	13	개수	16.000000	20.000000	26.000000	1.0000000	2.0000000	3.000000	11.000000
			평균	162.350000	164.715000	164.892308	182.8000000	159.4000000	165.266667	165.609091
			표준편차	7.448937	6.895328	8.639024		6.2225397	2.663331	9.177304
		14	개수	16.000000	17.000000	32.000000	3.0000000	2.0000000	7.000000	18.000000
			평균	165.456250	168.505882	167.603125	169.4333333	170.6000000	171.714286	168.388889
			표준편차	5.399873	5.318067	6.567539	4.3096790	11.4551299	11.317159	7.085602
		15	개수	16.000000	22.000000	24.000000	3.0000000	2.0000000	15.000000	17.000000
			평균	269.781250	170.977273	173.600000	170.9000000	169.7000000	173.380000	174.188235
			표준편차	397.692213	6.552058	5.362592	4.6227697	6.6468037	4.947900	7.105005
		16	개수	15.000000	32.000000	23.000000	4.0000000	7.0000000	16.000000	11.000000
			평균	173.200000	173.031250	173.539130	170.8250000	175.3428571	174.031250	171.581818
			표준편차	7.156915	4.476421	6.486751	6.4391381	2.8692956	5.888488	5.568989
		17	개수	11.000000	26.000000	30.000000	5.0000000	10.0000000	11.000000	17.000000
			평균	175.000000	173.450000	173.573333	174.2600000	173.1400000	174.981818	174.352941
			표준편차	4.850979	4.888374	6.267262	4.4964430	6.7641539	3.136819	8.408412
		18	개수	11.000000	14.000000	5.000000	4.0000000	6.0000000	14.000000	15.000000
			평균	174.527273	174.628571	171.580000	169.3250000	176.5333333	176.557143	171.246667
			표준편차	5.833197	5.844054	3.834319	3.7187588	2.4459490	5.852772	6.460856
	여성	13	개수	17.000000	11.000000	16.000000	2.0000000	5.0000000	10.000000	13.000000
			평균	157.288235	156.290909	156.493750	158.9000000	157.3600000	160.370000	159.553846
			표준편차	7.663214	5.826054	3.423150	4.9497475	1.9060430	4.903298	8.704751
		14	개수	13.000000	16.000000	15.000000	2.0000000	4.0000000	8.000000	8.000000
			평균	159.900000	159.350000	161.040000	155.6000000	158.3250000	161.875000	158.962500
			표준편차	7.355723	4.665047	4.529869	7.7781746	5.3080913	4.987341	6.857100
		15	개수	18.000000	13.000000	22.000000	2.0000000	1.0000000	8.000000	18.000000
			평균	162.316667	162.400000	160.622727	159.9500000	162.0000000	160.700000	160.383333
			표준편차	5.818353	6.858450	5.114678	3.1819805		3.706751	3.873021
		16	개수	14.000000	24.000000	21.000000	2.0000000	3.0000000	7.000000	19.000000
			평균	159.314286	160.920833	159.680952	158.6500000	165.0666667	159.142857	161.436842
			표준편차	5.439154	5.050095	5.956309	0.4949747	0.8504901	7.628424	4.344883
		17	개수	15.000000	19.000000	17.000000	3.0000000	6.0000000	8.000000	14.000000
			평균	160.960000	161.984211	159.347059	161.0000000	158.7333333	162.437500	162.385714
			표준편차	4.036760	3.481102	6.197491	1.5620499	3.7494889	4.955210	5.063574
		18	개수	6.000000	7.000000	5.000000	2.0000000	3.0000000	11.000000	12.000000
			평균	161.150000	160.471429	163.080000	164.5000000	156.2000000	162.872727	160.391667
			표준편차	6.338060	6.273945	4.930213	5.6568542	3.5930488	7.072778	8.397668
ITEM_F002	남성	13	개수	16.000000	20.000000	26.000000	1.0000000	2.0000000	3.000000	11.000000
			평균	56.943750	64.265000	63.730769	97.5000000	72.8500000	60.933333	64.418182
			표준편차	15.884289	15.545562	16.570716		36.4159992	9.154416	20.188453
		14	개수	16.000000	17.000000	32.000000	3.0000000	2.0000000	7.000000	18.000000
			평균	59.131250	63.076471	62.968750	63.0666667	91.0000000	72.957143	63.505556
			표준편차	11.659086	14.848086	13.394256	8.2778822	21.9203102	26.349058	21.315873
		15	개수	16.000000	22.000000	24.000000	3.0000000	2.0000000	15.000000	17.000000
			평균	104.262500	66.113636	68.091667	72.5666667	69.2000000	74.460000	63.670588
			표준편차	173.489050	15.825425	14.052446	8.3930527	0.1414214	17.230695	12.500138
		16	개수	15.000000	32.000000	23.000000	4.0000000	7.0000000	16.000000	11.000000
			평균	66.786667	73.221875	65.821739	60.8750000	76.3142857	66.168750	67.372727
			표준편차	9.549336	13.522806	9.863153	4.6800107	9.4735471	9.440602	9.252361
		17	개수	11.000000	26.000000	30.000000	5.0000000	10.0000000	11.000000	17.000000
			평균	77.209091	67.400000	71.206667	71.5600000	86.4800000	70.890909	72.188235
			표준편차	9.333215	12.206883	21.510125	10.2600195	25.3946101	13.501293	11.797186
		18	개수	11.000000	14.000000	5.000000	4.0000000	6.0000000	14.000000	15.000000
			평균	67.736364	73.685714	76.060000	76.5000000	80.5333333	81.914286	71.980000
			표준편차	14.405573	16.877015	22.125845	8.8690473	18.3988768	14.448788	15.796347
	여성	13	개수	17.000000	11.000000	16.000000	2.0000000	5.0000000	10.000000	13.000000
			평균	52.735294	51.027273	49.350000	53.0000000	50.3800000	59.630000	55.638462
			표준편차	13.056413	12.546481	7.319381	4.2426407	6.3762842	15.168831	15.079597
		14	개수	13.000000	16.000000	15.000000	2.0000000	4.0000000	8.000000	8.000000
			평균	53.638462	52.637500	58.500000	62.6500000	58.0500000	57.450000	55.662500
			표준편차	16.585965	5.889298	14.159600	2.0506097	8.8925062	11.006751	15.383752
		15	개수	18.000000	13.000000	22.000000	2.0000000	1.0000000	8.000000	18.000000
			평균	58.883333	61.776923	56.900000	61.4000000	50.4000000	57.387500	55.477778
			표준편차	11.447849	11.747919	7.043065	19.6575685		12.218538	8.658933
		16	개수	14.000000	24.000000	21.000000	2.0000000	3.0000000	7.000000	19.000000
			평균	56.207143	57.675000	58.652381	56.7500000	62.1333333	55.571429	54.394737
			표준편차	8.167804	7.253979	12.105933	5.1618795	11.6423079	9.224734	6.117504
		17	개수	15.000000	19.000000	17.000000	3.0000000	6.0000000	8.000000	14.000000
			평균	62.966667	55.252632	61.223529	56.7000000	55.2500000	61.362500	57.064286
			표준편차	13.193487	13.886499	16.329671	13.3461605	4.4021586	14.413975	15.334908
		18	개수	6.000000	7.000000	5.000000	2.0000000	3.0000000	11.000000	12.000000
			평균	61.916667	58.014286	63.880000	54.3000000	55.5333333	56.309091	51.760000
			표준편차	16.521794	9.313866	10.742998	4.3840620	6.5041013	8.559843	7.470178

코드

mytable2 <- table_function_general(tab2, 2)
mytable2

ITEM	TEST	STAT	2017		2018		2019		2020		2021		2022		2023
ITEM	AGE	STAT	남성	여성	남성	여성	남성	여성	남성	여성	남성	여성	남성	여성	남성	여성
ITEM_F001	13	개수	16.000000	17.000000	20.000000	11.000000	26.000000	16.000000	1.000000	2.0000000	2.0000000	5.0000000	3.000000	10.000000	11.000000	13.000000
		평균	162.350000	157.288235	164.715000	156.290909	164.892308	156.493750	182.800000	158.9000000	159.4000000	157.3600000	165.266667	160.370000	165.609091	159.553846
		표준편차	7.448937	7.663214	6.895328	5.826054	8.639024	3.423150		4.9497475	6.2225397	1.9060430	2.663331	4.903298	9.177304	8.704751
	14	개수	16.000000	13.000000	17.000000	16.000000	32.000000	15.000000	3.000000	2.0000000	2.0000000	4.0000000	7.000000	8.000000	18.000000	8.000000
		평균	165.456250	159.900000	168.505882	159.350000	167.603125	161.040000	169.433333	155.6000000	170.6000000	158.3250000	171.714286	161.875000	168.388889	158.962500
		표준편차	5.399873	7.355723	5.318067	4.665047	6.567539	4.529869	4.309679	7.7781746	11.4551299	5.3080913	11.317159	4.987341	7.085602	6.857100
	15	개수	16.000000	18.000000	22.000000	13.000000	24.000000	22.000000	3.000000	2.0000000	2.0000000	1.0000000	15.000000	8.000000	17.000000	18.000000
		평균	269.781250	162.316667	170.977273	162.400000	173.600000	160.622727	170.900000	159.9500000	169.7000000	162.0000000	173.380000	160.700000	174.188235	160.383333
		표준편차	397.692213	5.818353	6.552058	6.858450	5.362592	5.114678	4.622770	3.1819805	6.6468037		4.947900	3.706751	7.105005	3.873021
	16	개수	15.000000	14.000000	32.000000	24.000000	23.000000	21.000000	4.000000	2.0000000	7.0000000	3.0000000	16.000000	7.000000	11.000000	19.000000
		평균	173.200000	159.314286	173.031250	160.920833	173.539130	159.680952	170.825000	158.6500000	175.3428571	165.0666667	174.031250	159.142857	171.581818	161.436842
		표준편차	7.156915	5.439154	4.476421	5.050095	6.486751	5.956309	6.439138	0.4949747	2.8692956	0.8504901	5.888488	7.628424	5.568989	4.344883
	17	개수	11.000000	15.000000	26.000000	19.000000	30.000000	17.000000	5.000000	3.0000000	10.0000000	6.0000000	11.000000	8.000000	17.000000	14.000000
		평균	175.000000	160.960000	173.450000	161.984211	173.573333	159.347059	174.260000	161.0000000	173.1400000	158.7333333	174.981818	162.437500	174.352941	162.385714
		표준편차	4.850979	4.036760	4.888374	3.481102	6.267262	6.197491	4.496443	1.5620499	6.7641539	3.7494889	3.136819	4.955210	8.408412	5.063574
	18	개수	11.000000	6.000000	14.000000	7.000000	5.000000	5.000000	4.000000	2.0000000	6.0000000	3.0000000	14.000000	11.000000	15.000000	12.000000
		평균	174.527273	161.150000	174.628571	160.471429	171.580000	163.080000	169.325000	164.5000000	176.5333333	156.2000000	176.557143	162.872727	171.246667	160.391667
		표준편차	5.833197	6.338060	5.844054	6.273945	3.834319	4.930213	3.718759	5.6568542	2.4459490	3.5930488	5.852772	7.072778	6.460856	8.397668
ITEM_F002	13	개수	16.000000	17.000000	20.000000	11.000000	26.000000	16.000000	1.000000	2.0000000	2.0000000	5.0000000	3.000000	10.000000	11.000000	13.000000
		평균	56.943750	52.735294	64.265000	51.027273	63.730769	49.350000	97.500000	53.0000000	72.8500000	50.3800000	60.933333	59.630000	64.418182	55.638462
		표준편차	15.884289	13.056413	15.545562	12.546481	16.570716	7.319381		4.2426407	36.4159992	6.3762842	9.154416	15.168831	20.188453	15.079597
	14	개수	16.000000	13.000000	17.000000	16.000000	32.000000	15.000000	3.000000	2.0000000	2.0000000	4.0000000	7.000000	8.000000	18.000000	8.000000
		평균	59.131250	53.638462	63.076471	52.637500	62.968750	58.500000	63.066667	62.6500000	91.0000000	58.0500000	72.957143	57.450000	63.505556	55.662500
		표준편차	11.659086	16.585965	14.848086	5.889298	13.394256	14.159600	8.277882	2.0506097	21.9203102	8.8925062	26.349058	11.006751	21.315873	15.383752
	15	개수	16.000000	18.000000	22.000000	13.000000	24.000000	22.000000	3.000000	2.0000000	2.0000000	1.0000000	15.000000	8.000000	17.000000	18.000000
		평균	104.262500	58.883333	66.113636	61.776923	68.091667	56.900000	72.566667	61.4000000	69.2000000	50.4000000	74.460000	57.387500	63.670588	55.477778
		표준편차	173.489050	11.447849	15.825425	11.747919	14.052446	7.043065	8.393053	19.6575685	0.1414214		17.230695	12.218538	12.500138	8.658933
	16	개수	15.000000	14.000000	32.000000	24.000000	23.000000	21.000000	4.000000	2.0000000	7.0000000	3.0000000	16.000000	7.000000	11.000000	19.000000
		평균	66.786667	56.207143	73.221875	57.675000	65.821739	58.652381	60.875000	56.7500000	76.3142857	62.1333333	66.168750	55.571429	67.372727	54.394737
		표준편차	9.549336	8.167804	13.522806	7.253979	9.863153	12.105933	4.680011	5.1618795	9.4735471	11.6423079	9.440602	9.224734	9.252361	6.117504
	17	개수	11.000000	15.000000	26.000000	19.000000	30.000000	17.000000	5.000000	3.0000000	10.0000000	6.0000000	11.000000	8.000000	17.000000	14.000000
		평균	77.209091	62.966667	67.400000	55.252632	71.206667	61.223529	71.560000	56.7000000	86.4800000	55.2500000	70.890909	61.362500	72.188235	57.064286
		표준편차	9.333215	13.193487	12.206883	13.886499	21.510125	16.329671	10.260019	13.3461605	25.3946101	4.4021586	13.501293	14.413975	11.797186	15.334908
	18	개수	11.000000	6.000000	14.000000	7.000000	5.000000	5.000000	4.000000	2.0000000	6.0000000	3.0000000	14.000000	11.000000	15.000000	12.000000
		평균	67.736364	61.916667	73.685714	58.014286	76.060000	63.880000	76.500000	54.3000000	80.5333333	55.5333333	81.914286	56.309091	71.980000	51.760000
		표준편차	14.405573	16.521794	16.877015	9.313866	22.125845	10.742998	8.869047	4.3840620	18.3988768	6.5041013	14.448788	8.559843	15.796347	7.470178

코드

mytable3 <- table_function_general(tab3, 2)
mytable3

ITEM	TEST		2017			2018			2019			2020			2021			2022			2023
ITEM	SEX	AGE	개수	평균	표준편차	개수	평균	표준편차	개수	평균	표준편차	개수	평균	표준편차	개수	평균	표준편차	개수	평균	표준편차	개수	평균	표준편차
ITEM_F001	남성	13	16	162.35000	7.448937	20	164.71500	6.895328	26	164.89231	8.639024	1	182.80000		2	159.40000	6.2225397	3	165.26667	2.663331	11	165.60909	9.177304
		14	16	165.45625	5.399873	17	168.50588	5.318067	32	167.60313	6.567539	3	169.43333	4.3096790	2	170.60000	11.4551299	7	171.71429	11.317159	18	168.38889	7.085602
		15	16	269.78125	397.692213	22	170.97727	6.552058	24	173.60000	5.362592	3	170.90000	4.6227697	2	169.70000	6.6468037	15	173.38000	4.947900	17	174.18824	7.105005
		16	15	173.20000	7.156915	32	173.03125	4.476421	23	173.53913	6.486751	4	170.82500	6.4391381	7	175.34286	2.8692956	16	174.03125	5.888488	11	171.58182	5.568989
		17	11	175.00000	4.850979	26	173.45000	4.888374	30	173.57333	6.267262	5	174.26000	4.4964430	10	173.14000	6.7641539	11	174.98182	3.136819	17	174.35294	8.408412
		18	11	174.52727	5.833197	14	174.62857	5.844054	5	171.58000	3.834319	4	169.32500	3.7187588	6	176.53333	2.4459490	14	176.55714	5.852772	15	171.24667	6.460856
	여성	13	17	157.28824	7.663214	11	156.29091	5.826054	16	156.49375	3.423150	2	158.90000	4.9497475	5	157.36000	1.9060430	10	160.37000	4.903298	13	159.55385	8.704751
		14	13	159.90000	7.355723	16	159.35000	4.665047	15	161.04000	4.529869	2	155.60000	7.7781746	4	158.32500	5.3080913	8	161.87500	4.987341	8	158.96250	6.857100
		15	18	162.31667	5.818353	13	162.40000	6.858450	22	160.62273	5.114678	2	159.95000	3.1819805	1	162.00000		8	160.70000	3.706751	18	160.38333	3.873021
		16	14	159.31429	5.439154	24	160.92083	5.050095	21	159.68095	5.956309	2	158.65000	0.4949747	3	165.06667	0.8504901	7	159.14286	7.628424	19	161.43684	4.344883
		17	15	160.96000	4.036760	19	161.98421	3.481102	17	159.34706	6.197491	3	161.00000	1.5620499	6	158.73333	3.7494889	8	162.43750	4.955210	14	162.38571	5.063574
		18	6	161.15000	6.338060	7	160.47143	6.273945	5	163.08000	4.930213	2	164.50000	5.6568542	3	156.20000	3.5930488	11	162.87273	7.072778	12	160.39167	8.397668
ITEM_F002	남성	13	16	56.94375	15.884289	20	64.26500	15.545562	26	63.73077	16.570716	1	97.50000		2	72.85000	36.4159992	3	60.93333	9.154416	11	64.41818	20.188453
		14	16	59.13125	11.659086	17	63.07647	14.848086	32	62.96875	13.394256	3	63.06667	8.2778822	2	91.00000	21.9203102	7	72.95714	26.349058	18	63.50556	21.315873
		15	16	104.26250	173.489050	22	66.11364	15.825425	24	68.09167	14.052446	3	72.56667	8.3930527	2	69.20000	0.1414214	15	74.46000	17.230695	17	63.67059	12.500138
		16	15	66.78667	9.549336	32	73.22187	13.522806	23	65.82174	9.863153	4	60.87500	4.6800107	7	76.31429	9.4735471	16	66.16875	9.440602	11	67.37273	9.252361
		17	11	77.20909	9.333215	26	67.40000	12.206883	30	71.20667	21.510125	5	71.56000	10.2600195	10	86.48000	25.3946101	11	70.89091	13.501293	17	72.18824	11.797186
		18	11	67.73636	14.405573	14	73.68571	16.877015	5	76.06000	22.125845	4	76.50000	8.8690473	6	80.53333	18.3988768	14	81.91429	14.448788	15	71.98000	15.796347
	여성	13	17	52.73529	13.056413	11	51.02727	12.546481	16	49.35000	7.319381	2	53.00000	4.2426407	5	50.38000	6.3762842	10	59.63000	15.168831	13	55.63846	15.079597
		14	13	53.63846	16.585965	16	52.63750	5.889298	15	58.50000	14.159600	2	62.65000	2.0506097	4	58.05000	8.8925062	8	57.45000	11.006751	8	55.66250	15.383752
		15	18	58.88333	11.447849	13	61.77692	11.747919	22	56.90000	7.043065	2	61.40000	19.6575685	1	50.40000		8	57.38750	12.218538	18	55.47778	8.658933
		16	14	56.20714	8.167804	24	57.67500	7.253979	21	58.65238	12.105933	2	56.75000	5.1618795	3	62.13333	11.6423079	7	55.57143	9.224734	19	54.39474	6.117504
		17	15	62.96667	13.193487	19	55.25263	13.886499	17	61.22353	16.329671	3	56.70000	13.3461605	6	55.25000	4.4021586	8	61.36250	14.413975	14	57.06429	15.334908
		18	6	61.91667	16.521794	7	58.01429	9.313866	5	63.88000	10.742998	2	54.30000	4.3840620	3	55.53333	6.5041013	11	56.30909	8.559843	12	51.76000	7.470178

4.3 아래한글(`HWP`)로 내보내기

이제 flextable로 출력한 표를 아래한글로 내보내는 과정을 확인해보자.

아래한글은 우리나라에서만 쓰이는 문서프로그램이기에 flextable에서 직접 아래한글로 표를 내보내는 것은 없다.

그렇기에 워드(WORD)로 내보낸 표를 아래한글로 가져오면 된다.

가장 간단한 방법으로 워드로 내보낸 표를 복사 붙여넣기를 통해 아래한글로 내보낼 수 있다.

mytable1를 워드(WORD)로 내보내는 코드는 다음과 같다.

# 새로운 Word 문서 객체 생성
my_doc <- read_docx()

# 본문(body)에 flextable 삽입
my_doc <- body_add_flextable(my_doc, mytable1)

# docx 파일로 내보내기
print(my_doc, target = "my_flextable.docx")

코드를 실행한 다음 R작업폴더에 들어가 보면 내가 지정한 my_flextable.docx파일이 생긴것을 알수 있다.

파일에 들어가보면 flextable로 만든 표가 있는 것을 확인 할수 있다.

그리고 이 표를 복사해서 아래한글에 붙여넣기를 하면 아래한글로 표를 옮길수 있다.

4.1 소개

flextable로 출력방법설명

간단한 flextable 예시

4.2 통계표의 출력

예제

함수만들기 (함수보완수정추후 예정)

4.3 아래한글(HWP)로 내보내기

`flextable`로 출력방법설명

간단한 `flextable` 예시

4.3 아래한글(`HWP`)로 내보내기