R tip: criando tabelas com o pacote gt

```{r setup}
#| warning: false
#| message: false

library(palmerpenguins)
library(tidyverse)
library(tidyselect)
library(gt)
```

Pinguins no formato padrão

Vamos começar com esta tabela do número de pinguins por espécie, sexo, ano e ilha.

```{r}
#| warning: false
#| message: false
#| fig-cap: "Quantidade de pinguins por espécie e sexo"
#| label: palmer

penguins_gt <- 
  penguins %>% 
  count(island, year, species, sex) %>% 
  filter(!is.na(sex)) %>% 
  pivot_wider(names_from = c(species, sex),
              values_from = n,
              names_glue = "{species} ({sex})",
              values_fill = 0) %>% 
  gt()

penguins_gt
```

island	year	Adelie (female)	Adelie (male)	Gentoo (female)	Gentoo (male)	Chinstrap (female)	Chinstrap (male)
Biscoe	2007	5	5	16	17	0	0
Biscoe	2008	9	9	22	23	0	0
Biscoe	2009	8	8	20	21	0	0
Dream	2007	9	10	0	0	13	13
Dream	2008	8	8	0	0	9	9
Dream	2009	10	10	0	0	12	12
Torgersen	2007	8	7	0	0	0	0
Torgersen	2008	8	8	0	0	0	0
Torgersen	2009	8	8	0	0	0	0

Quantidade de pinguins por espécie e sexo

1. Retirar as linhas verticais

A formatação padrão do pacote gt() já elimina as linhas verticais, senão esta seria nossa primeira tarefa.

2. Alinhar os dados

Em tabelas o alinhamento deve considerar:

• textos: alinhar à esquerda

• números: alinhar à direita

```{r}
#| warning: false
#| message: false
#| fig-cap: "Quantidade de pinguins por espécie e sexo"
#| label: palmer2

penguins_gt <- 
  penguins_gt %>% 
  cols_align(align = "right", 
             columns = c(`Adelie (female)`, `Adelie (male)`,
                         `Gentoo (female)`, `Gentoo (male)`,
                         `Chinstrap (female)`, `Chinstrap (male)`))
penguins_gt
```

island	year	Adelie (female)	Adelie (male)	Gentoo (female)	Gentoo (male)	Chinstrap (female)	Chinstrap (male)
Biscoe	2007	5	5	16	17	0	0
Biscoe	2008	9	9	22	23	0	0
Biscoe	2009	8	8	20	21	0	0
Dream	2007	9	10	0	0	13	13
Dream	2008	8	8	0	0	9	9
Dream	2009	10	10	0	0	12	12
Torgersen	2007	8	7	0	0	0	0
Torgersen	2008	8	8	0	0	0	0
Torgersen	2009	8	8	0	0	0	0

Quantidade de pinguins por espécie e sexo

3. Título para a tabela

Vamos acrescentar um título descrevendo as informações apresentadas.

```{r}
#| warning: false
#| message: false
#| fig-cap: "Quantidade de pinguins por espécie e sexo"
#| label: palmer3

penguins_gt <- 
  penguins_gt %>% 
  tab_header(title = "Pinguins no Arquipélago Palmer na Antártica",
             subtitle = "palmerpinguins in R dataset") %>% 
  opt_align_table_header(align = "left")

penguins_gt
```

Pinguins no Arquipélago Palmer na Antártica
palmerpinguins in R dataset
island	year	Adelie (female)	Adelie (male)	Gentoo (female)	Gentoo (male)	Chinstrap (female)	Chinstrap (male)
Biscoe	2007	5	5	16	17	0	0
Biscoe	2008	9	9	22	23	0	0
Biscoe	2009	8	8	20	21	0	0
Dream	2007	9	10	0	0	13	13
Dream	2008	8	8	0	0	9	9
Dream	2009	10	10	0	0	12	12
Torgersen	2007	8	7	0	0	0	0
Torgersen	2008	8	8	0	0	0	0
Torgersen	2009	8	8	0	0	0	0

Quantidade de pinguins por espécie e sexo

4. Melhorar os nomes das colunas

Nomes das colunas são importantes em tabelas. No nosso caso, a repetição do nome da espécie para diferentes sexos torna a leitura entediante. Vamos agrupar as colunas por espécie.

```{r}
#| warning: false
#| message: false
#| fig-cap: "Quantidade de pinguins por espécie e sexo"
#| label: palmer5

penguins_gt <- 
  penguins_gt %>% 
  cols_label(
    `Adelie (female)` = "female",
    `Adelie (male)`   = "male",
    `Gentoo (female)` = "female",
    `Gentoo (male)`   = "male",
    `Chinstrap (female)` = "female",
    `Chinstrap (male)` = "male"
  ) %>% 
  tab_spanner(
    label = c("Adele"),
    columns = c(`Adelie (female)`, `Adelie (male)`)
  ) %>% 
  tab_spanner(
    label = c("Chinstrap"),
    columns = c(`Chinstrap (female)`, `Chinstrap (male)`)
  ) %>% 
  tab_spanner(
    label = c("Gentoo"),
    columns = c(`Gentoo (female)`, `Gentoo (male)`)
  ) %>% 
  tab_style(style = cell_text(weight = "bold"),
            location = cells_column_spanners())

penguins_gt
```

Pinguins no Arquipélago Palmer na Antártica
palmerpinguins in R dataset
island	year	Adele		Gentoo		Chinstrap
		female	male	female	male	female	male
Biscoe	2007	5	5	16	17	0	0
Biscoe	2008	9	9	22	23	0	0
Biscoe	2009	8	8	20	21	0	0
Dream	2007	9	10	0	0	13	13
Dream	2008	8	8	0	0	9	9
Dream	2009	10	10	0	0	12	12
Torgersen	2007	8	7	0	0	0	0
Torgersen	2008	8	8	0	0	0	0
Torgersen	2009	8	8	0	0	0	0

Quantidade de pinguins por espécie e sexo

6. Agrupe colunas com dados que se repetem

A coluna island é muito repetitiva e ao invés dela, podemos agrupar os dados em linhas agrupadoras.

```{r}
#| warning: false
#| message: false
#| fig-cap: "Quantidade de pinguins por espécie e sexo"
#| label: palmer6

penguins_gt <- 
  penguins %>% 
  count(island, year, species, sex) %>% 
  mutate(island = str_c("Ilha: ", island)) %>% 
  filter(!is.na(sex)) %>% 
  pivot_wider(names_from = c(species, sex),
              values_from = n,
              names_glue = "{species} ({sex})",
              values_fill = NA) %>% 
  gt(rowname_col = "year",
    groupname_col = "island") %>% 
  tab_header(title = "Pinguins no Arquipélago Palmer na Antártica",
             subtitle = "palmerpinguins in R dataset") %>% 
  opt_align_table_header(align = "left") %>% 
  cols_align(align = "right", 
             columns = c(`Adelie (female)`, `Adelie (male)`,
                         `Gentoo (female)`, `Gentoo (male)`,
                         `Chinstrap (female)`, `Chinstrap (male)`)) %>%
  cols_label(
    `Adelie (female)` = "female",
    `Adelie (male)`   = "male",
    `Gentoo (female)` = "female",
    `Gentoo (male)`   = "male",
    `Chinstrap (female)` = "female",
    `Chinstrap (male)` = "male"
  ) %>% 
  tab_spanner(
    label = c("Adele"),
    columns = c(`Adelie (female)`, `Adelie (male)`)
  ) %>% 
  tab_spanner(
    label = c("Gentoo"),
    columns = c(`Gentoo (female)`, `Gentoo (male)`)
  ) %>% 
  tab_spanner(
    label = c("Chinstrap"),
    columns = c(`Chinstrap (female)`, `Chinstrap (male)`)
  ) %>% 
  tab_style(style = cell_text(weight = "bold"),
            location = cells_column_spanners()) %>% 
  tab_style(style = cell_text(weight = "bold"),
            location = cells_row_groups()) %>% 
  sub_missing(
    columns = everything(),
    missing_text = "-"
  )
  # An option for positioning the row_group label
  # %>%
  # tab_options(
  #   row_group.as_column = TRUE
  # )

penguins_gt
```

Pinguins no Arquipélago Palmer na Antártica
palmerpinguins in R dataset
	Adele		Gentoo		Chinstrap
	female	male	female	male	female	male
Ilha: Biscoe
2007	5	5	16	17	-	-
2008	9	9	22	23	-	-
2009	8	8	20	21	-	-
Ilha: Dream
2007	9	10	-	-	13	13
2008	8	8	-	-	9	9
2009	10	10	-	-	12	12
Ilha: Torgersen
2007	8	7	-	-	-	-
2008	8	8	-	-	-	-
2009	8	8	-	-	-	-

Quantidade de pinguins por espécie e sexo

7. Acrescentando linhas de sumarização

Linhas de sumarização ajudam na leitura dos dados.

```{r}
#| warning: false
#| message: false
#| fig-cap: "Quantidade de pinguins por espécie e sexo"
#| label: palmer7

fns_labels <- 
  list(
   # avg = ~mean(., na.rm = TRUE),
    `Média` = ~mean(., na.rm = TRUE)
   #,
   # s.d. = ~sd(., na.rm = TRUE)
  )

penguins_gt <- 
  penguins_gt %>% 
  summary_rows(
    groups = TRUE,
    columns = c(`Adelie (female)`, `Adelie (male)`,
                `Gentoo (female)`, `Gentoo (male)`,
                `Chinstrap (female)`, `Chinstrap (male)`),
    fns = fns_labels,
    formatter = fmt_number,
    decimals = 0
    ) 

penguins_gt
```

Pinguins no Arquipélago Palmer na Antártica
palmerpinguins in R dataset
	Adele		Gentoo		Chinstrap
	female	male	female	male	female	male
Ilha: Biscoe
2007	5	5	16	17	-	-
2008	9	9	22	23	-	-
2009	8	8	20	21	-	-
Ilha: Dream
2007	9	10	-	-	13	13
2008	8	8	-	-	9	9
2009	10	10	-	-	12	12
Ilha: Torgersen
2007	8	7	-	-	-	-
2008	8	8	-	-	-	-
2009	8	8	-	-	-	-

Quantidade de pinguins por espécie e sexo

8. Eliminar os valores com zero

Os zeros atrapalham a leitura. Vamos substituí-los por um hífen para facilitar a leitura.

```{r}
#| warning: false
#| message: false
#| fig-cap: "Quantidade de pinguins por espécie e sexo"
#| label: palmer8

penguins_gt <- 
  penguins_gt %>% 
  sub_zero(columns = c(`Adelie (female)`, `Adelie (male)`,
                `Gentoo (female)`, `Gentoo (male)`,
                `Chinstrap (female)`, `Chinstrap (male)`),
           zero_text = "-")

penguins_gt
```

Pinguins no Arquipélago Palmer na Antártica
palmerpinguins in R dataset
	Adele		Gentoo		Chinstrap
	female	male	female	male	female	male
Ilha: Biscoe
2007	5	5	16	17	-	-
2008	9	9	22	23	-	-
2009	8	8	20	21	-	-
Ilha: Dream
2007	9	10	-	-	13	13
2008	8	8	-	-	9	9
2009	10	10	-	-	12	12
Ilha: Torgersen
2007	8	7	-	-	-	-
2008	8	8	-	-	-	-
2009	8	8	-	-	-	-

Quantidade de pinguins por espécie e sexo

9. Acrescentar uma linha de sumarização total no final

Para sabermos o total de pinguins em todas as ilhas, vamos acrescentar uma linha contendo uma

```{r}
#| warning: false
#| message: false
#| fig-cap: "Quantidade de pinguins por espécie e sexo"
#| label: palmer9

fns_grand_labels <- 
  list(
    `Média Geral` = ~mean(., na.rm = TRUE)
  )

penguins_gt <- 
  penguins_gt %>% 
  grand_summary_rows(
    columns = c(`Adelie (female)`, `Adelie (male)`,
                `Gentoo (female)`, `Gentoo (male)`,
                `Chinstrap (female)`, `Chinstrap (male)`),
    fns = fns_grand_labels,
    formatter = fmt_number,
    decimals = 0,
    missing_text = "-"
  ) %>% 
  tab_style(style = cell_fill(color = "darkgray"),
            location = cells_grand_summary())

penguins_gt
```

Pinguins no Arquipélago Palmer na Antártica
palmerpinguins in R dataset
	Adele		Gentoo		Chinstrap
	female	male	female	male	female	male
Ilha: Biscoe
2007	5	5	16	17	-	-
2008	9	9	22	23	-	-
2009	8	8	20	21	-	-
Ilha: Dream
2007	9	10	-	-	13	13
2008	8	8	-	-	9	9
2009	10	10	-	-	12	12
Ilha: Torgersen
2007	8	7	-	-	-	-
2008	8	8	-	-	-	-
2009	8	8	-	-	-	-
Média Geral	8	8	19	20	11	11

Quantidade de pinguins por espécie e sexo