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'

dataFecha <- as.Date(datafecha, "%Y-%m-%d")
data`Casos nuevos` <- c( NA, diff(datacasos_pcr))
data`Altas nuevas`<- c( NA, diff(dataAltas))
data`Fallecimientos nuevos` <- c( NA, diff(datafallecimientos))
data`UCI nuevas` <- c(NA, diff(dataingresos_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.