Tablas elegantes en #rstats y formattable

Las salidas de la consola de R para muchos de nosotros son más que suficientes. Además en mi caso particular prefiero poner las cosas más elegantes en otras herramientas como Excel, Qlik Sense o Tableau. Pero me he dado cuenta que hay una librería que sí uso cuando directamente copio y pego salidas de R en correos, presentaciones o si empleo markdown (rara vez); esta librería es formattable, es posible que haya mejores librerías pero esta es la que yo uso desde hace un par de años.

Vamos a ilustrar algunos ejemplos de uso con un código ya conocido, extraemos la información de casos de COVID de Datadista y vamos a poner una tabla con la evolución de casos, UCI, altas y fallecimientos para el mes de octubre de 2020:

library(tidyverse)
library(formattable)
library(lubridate)

data <- read.csv("https://raw.githubusercontent.com/datadista/datasets/master/COVID%2019/nacional_covid19.csv",
         check.names=FALSE)

colnames(data)[1] = 'fecha'

data$Fecha <- as.Date(data$fecha, "%Y-%m-%d")
data$`Casos nuevos` <- c( NA, diff(data$casos_pcr))
data$`Altas nuevas`<- c( NA, diff(data$Altas))
data$`Fallecimientos nuevos` <- c( NA, diff(data$fallecimientos))
data$`UCI nuevas` <- c(NA, diff(data$ingresos_uci))

data_filtered <- data %>% filter(month(Fecha)==10 & `Casos nuevos`>0) %>% 
  select(Fecha, `Casos nuevos`, `Altas nuevas`,  `Fallecimientos nuevos`, `UCI nuevas`)

formattable(data_filtered)

Y si queremos el HTML:

format_table(data_filtered)
Fecha Casos nuevos Altas nuevas Fallecimientos nuevos UCI nuevas
2020-10-01 9419 NA 182 88
2020-10-02 11325 NA 113 59
2020-10-05 23480 NA 139 83
2020-10-06 11998 NA 261 71
2020-10-07 10491 NA 76 49
2020-10-08 12423 NA 126 102
2020-10-09 12788 NA 241 90
2020-10-12 27856 NA 195 85
2020-10-13 7118 NA 80 38
2020-10-14 11970 NA 209 80
2020-10-15 13318 NA 140 73
2020-10-16 15186 NA 222 86
2020-10-19 37889 NA 217 147

Copiando y pegando podemos incrustar en html.

El elemento que más uso cuando hago este tipo de tablas es la inclusión de una barra de color. Esto se hace incluyendo una lista con las características columna a columna, en este caso la columna Altas nuevas solo tiene valores perdidos también la podemos eliminar del reporte:

formattable(data_filtered, digits=2,align = c("r"),
            list(`Casos nuevos`=color_bar('red'),  
                 `Altas nuevas`=FALSE,
                 `Fallecimientos nuevos`=color_bar('red'), 
                 `UCI nuevas`=color_bar('red')))
Fecha Casos nuevos Fallecimientos nuevos UCI nuevas
2020-10-01 9419 182 88
2020-10-02 11325 113 59
2020-10-05 23480 139 83
2020-10-06 11998 261 71
2020-10-07 10491 76 49
2020-10-08 12423 126 102
2020-10-09 12788 241 90
2020-10-12 27856 195 85
2020-10-13 7118 80 38
2020-10-14 11970 209 80
2020-10-15 13318 140 73
2020-10-16 15186 222 86
2020-10-19 37889 217 147

Algo que queda muy elegante son las celdas con flechas y colores en el caso de mejorar o empeorar los datos. En ese caso recomiendo crear un formato personalizado, imaginemos que calculamos el número de casos de COVID por día, si supone un incremento o un decremento:

data$`Incremento de casos` <- c(NA, diff(data$`Casos nuevos`))
data_filtered <- data %>% filter(month(Fecha)==10 & `Casos nuevos`>0) %>% 
  select(Fecha, `Casos nuevos`, `Incremento de casos`)

reduccion_formato <- formatter("span", 
  style = x ~ style(font.weight = "bold", 
  color = ifelse(x < 0, 'green', ifelse(x > 0, 'red', "black"))), 
  x ~ icontext(ifelse(x<0, "arrow-up", "arrow-down"), x))

formattable(data_filtered, align = c("r"), 
            list(`Casos nuevos`=color_bar('red'),
                 `Incremento de casos`=reduccion_formato) )  

Para el ejemplo solo sacamos casos diarios e incrementos, en el caso que se produzca una reducción podremos una flecha hacia abajo y el color verde como algo positivo. Si se produce un incremento de casos pondremos una flecha roja hacia arriba. El resultado:

Fecha Casos nuevos Incremento de casos
2020-10-01 9419

-1597
2020-10-02 11325

1906
2020-10-05 23480

12155
2020-10-06 11998

-11482
2020-10-07 10491

-1507
2020-10-08 12423

1932
2020-10-09 12788

365
2020-10-12 27856

27856
2020-10-13 7118

-20738
2020-10-14 11970

4852
2020-10-15 13318

1348
2020-10-16 15186

1868
2020-10-19 37889

22703

Estaréis pensando, vaya castaña de datos que ha seleccionado para ilustrar los ejemplos, no tienen sentido los fines de semana, no son diarios,… En este caso sólo se está ilustrando un ejemplo de uso, imaginad que hay que pilotar una pandemia con esta información.

Deja una respuesta

Tu dirección de correo electrónico no será publicada. Los campos obligatorios están marcados con *