Las tablas son por excelencia uno de los elementos más utilizados en la analítica de datos. Bien sea para presentar los resultados de ajuste de un modelo o resumir los datos principales de un informe, es una alternativa a los gráficos muy recurrida que permite transmitir la información de forma ordenada y concisa.
En este post veremos algunas de las librerías principales con las que realizar tablas en R.
reactable
Una de las favoritas sin duda es** reactable.** La principal razón es el diseño final que obtenemos de la tabla, que con un código relativamente sencillo, o al menos que cualquier usuario de R es capaz de seguir sin necesidad de conocimiento de lenguaje web, proporciona un resultado dinámico. Esto permite que cualquier usuario interactúe con los datos y además, gracias a que se puede personalizar con cualquier tipo de detalle, entienda claramente el mensaje que se pretende transmitir con esa información.
Por otro lado, es posible añadir gráficos en las columnas , dar formato condicional a las celdas y agregar código JavaScript, entre muchas otras opciones.
Otro elemento que hace que esta librería sea una de las más utilizadas, es la opción de agregar filtros a la propia tabla. Así se pueden obtener resultados tan profesionales como el siguiente:
Dado que están en continuo desarrollo, es común encontrarse con nuevas demos en la web principal de la librería. Recomendamos echar un vistazo al resto de demos, ¡merece la pena!
gt
El objetivo de la librería gt, es ser lo más sencilla posible para obtener una tabla estática y básica. En pocas líneas podríamos modificar las características principales de cualquier tabla como son el título, subtítulo, columnas o filas agrupadas, cuerpo y pie de tabla, por lo que, aunque el resultado final es mucho más simple comparado con reactable, el desarrollo de código es mucho menor.
kableExtra
kableExtra es un paso intermedio de las dos opciones anteriores: tiene la sencillez de gt, pero el resultado dinámico de reactable.
Para obtener el resultado más simple basta con utilizar la librería kable y se tendrá una tabla en HTML plano, literalmente “sin el amor de css” 💔 según sus autores. Para agregar algo de chispa a nuestra tabla deberemos recurrir a kableExtra que nos proporcionará una gama de temas predeterminados interesante.
Este paquete permite agrupar columnas, dar formato condicional a las celdas o agregar diferentes gráficos en cada una de las columnas.
DT
La librería DT tiene su origen en el paquete de JavaScript DataTables, de ahí que la tediosidad para programar las funciones básicas que mejoran la experiencia de usuario sean menor que algunas de las librerías anteriores que hemos comentado. Digamos que DT es la opción buena, bonita y barata para hacer tablas en R.
Este paquete permite filtrado, paginación, ordenación y muchas otras características típicas de las tablas web. Como vemos, simplemente datatable(iris) da lugar a una tabla tan completa como esta:
Una de las alternativas estrella si nuestro objetivo es no complicarnos programado código complejo.
formattable
formattable es otra alternativa interesante, sencilla para programar, aunque más limitada que las anteriores. Por defecto, la tabla resultante es estática, pero incluye una función que convierte la tabla a interactiva en un objetivo de tipo datatable (DT).
También es posible modificar algunos aspectos esenciales del estilo, como son las celdas condicionadas o el formato de la columna. Sin duda su fuerte es la sencillez a la hora de editar el formato de las columnas, tanto en cuanto al tipo de variable como al color del contenido condicional de la celda.
Otras librerías para hacer tablas en R
Además de las ya mencionadas, existen otras librerías que nos permitirán programar tablas en R, para que cada uno elija la que más le guste (¡o la que menos le disguste!).
- knitr (GITHUB, WEBSITE)
- pander (GITHUB, WEBSITE)
- huxtable (GITHUB, WEBSITE)
- flextable (GITHUB, WEBSITE)
- ftextra (GITHUB, WEBSITE)
- pixiedust (GITHUB)
- tangram (GITHUB)
- ztable (GITHUB)
- condformat (GITHUB)
- stargazer (CRAN)
- xtable (CRAN)
Finalmente, si tu objetivo es no complicarte realizando tablas en R, siempre puedes recurrir a la salida por defecto de un HTML de RMarkdown. RMarkdown te permite publicar data frames directamente en formato tabla de manera muy sencilla, sin necesidad de la instalación de librerías externas. En su guía encontrarás más información acerca de las diferentes opciones de output que existen: estándar, paginada o texto plano.
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