能轉(zhuǎn)換：R圖和統(tǒng)計表轉(zhuǎn)成發(fā)表級的Word、PPT、Excel、HTML、Latex、矢量圖等

R包export可以輕松的將R繪制的圖和統(tǒng)計表輸出到 Microsoft Office (Word、PowerPoint和Excel)、HTML和Latex中，其質(zhì)量可以直接用于發(fā)表。

• 你和PPT高手之間，就只差一個iSlide
• Excel改變了你的基因名，30% 相關(guān)Nature文章受影響，NCBI也受波及

特點

1. 可以用命令將交互式R圖或ggplot2、Lattice或base R圖保存到Microsoft Word、Powerpoint或其他各種位圖或矢量格式。
2. 完全可編輯的Powerpoint矢量格式輸出，支持手動整理繪圖布局。
3. 將統(tǒng)計分析的輸出保存為Excel、Word、PowerPoint、Latex或HTML文檔的表格形式。
4. 自定義R輸出格式。

安裝

export包可以在Windows、Ubuntu和Mac上跨平臺運行。不過有些Mac發(fā)行版默認(rèn)情況下沒有安裝cairo設(shè)備，需要自行安裝。如果Mac用戶已安裝XQuartz，這個問題就解決了，它可以從https://www.xquartz.org/免費獲得。

官方CRAN發(fā)布 （以不能用）

install.packages("export")

從 Github 安裝 （推薦

install.packages("officer")
install.packages("rvg")
install.packages("openxlsx")
install.packages("ggplot2")
install.packages("flextable")
install.packages("xtable")
install.packages("rgl")
install.packages("stargazer")
install.packages("tikzDevice")
install.packages("xml2")
install.packages("broom")
install.packages("devtools")
devtools::install_github("tomwenseleers/export")

該包主要包括以下幾種轉(zhuǎn)換

• graph2bitmap
• graph2office
• graph2vector
• rgl2bitmap 轉(zhuǎn)換3D圖
• table2office
• table2spreadsheet
• table2tex
• graph2bitmap: 將當(dāng)前R圖保存到bmp文件中
• graph2png: 將當(dāng)前R圖保存到png文件中
• graph2tif: 將當(dāng)前R圖保存到TIF文件中
• graph2jpg: 將當(dāng)前R圖保存為JPEG文件

使用幫助信息如下：

graph2bitmap(x=NULL, file="Rplot", fun=NULL, type=c("PNG","JPG", "TIF"),
        aspectr=NULL, width=NULL, height=NULL, dpi=300,scaling=100,
        font=ifelse(Sys.info()["sysname"]=="Windows", "Arial",
        "Helvetica")[[1]], bg="white", cairo=TRUE,
        tiffcompression=c("lzw", "rle", "jpeg", "zip", "lzw+p", "zip+p"),
        jpegquality=99, ...)

• aspectr: 期望縱橫比。如果設(shè)置為空，則使用圖形設(shè)備的縱橫比。
• width: 所需寬度(英寸);可以與期望的縱橫比aspectr組合。
• height: 所需高度(英寸);可以與期望的縱橫比aspectr組合。
• scaling: 按一定比例縮放寬度和高度。
• font: PNG和TIFF輸出中標(biāo)簽所需的字體; Windows系統(tǒng)默認(rèn)為Arial，其他系統(tǒng)默認(rèn)為Helvetica。
• bg: 所需的背景顏色，例如“白色”或“透明”。
• cairo: 邏輯，指定是否使用Cairographics導(dǎo)出。
• tiffcompression: 用于TIF文件的壓縮。
• jpegquality: JPEG壓縮的質(zhì)量。

準(zhǔn)備開始

安裝完 export包后，先調(diào)用該包

library(export)

用ggplot2繪圖

library(ggplot2)
library(datasets)

x=qplot(Sepal.Length, Petal.Length, data=iris,
        color=Species, size=Petal.Width, alpha=I(0.7))

qplot()的意思是快速作圖，利用它可以很方便的創(chuàng)建各種復(fù)雜的圖形，其他系統(tǒng)需要好幾行代碼才能解決的問題，用qplot只需要一行就能完成。

使用半透明的顏色可以有效減少圖形元素重疊的現(xiàn)象，要創(chuàng)建半透明的顏色，可以使用alpha圖形屬性，其值從0（完全透明）到1（完全不透明）。更多ggplot2繪圖見ggplot2高效實用指南 (可視化腳本、工具、套路、配色) （往期教程更有很多生物信息相關(guān)的例子）。

鳶尾花(iris)是數(shù)據(jù)挖掘常用到的一個數(shù)據(jù)集，包含150個鳶尾花的信息，每50個取自三個鳶尾花種之一（setosa,versicolour或virginica)。每個花的特征用下面的5種屬性描述萼片長度(Sepal.Length)、萼片寬度(Sepal.Width)、花瓣長度(Petal.Length)、花瓣寬度(Petal.Width)、類(Species)。

在console里展示數(shù)據(jù)圖 （長寬比自己調(diào)節(jié)）：

導(dǎo)出圖形對象

# 需運行上面的ggplot2繪圖
# Create a file name
# 程序會自動加后綴
filen <- "output_filename" # or
# filen <- paste("YOUR_DIR/ggplot")
# There are 3 ways to use graph2bitmap():
### 1. Pass the plot as an object
graph2png(x=x, file=filen, dpi=400, height=5, aspectr=4)
graph2tif(x=x, file=filen, dpi=400, height=5, aspectr=4)
graph2jpg(x=x, file=filen, dpi=400, height=5, aspectr=4)

導(dǎo)出當(dāng)前繪圖窗口展示的圖

### 2. Get the plot from current screen device
# 注意這個x，是運行命令，展示圖像
x
graph2png(file=filen, dpi=400, height=5, aspectr=4)
graph2tif(file=filen, dpi=400, height=5, aspectr=4)
graph2jpg(file=filen, dpi=400, height=5, aspectr=4)

導(dǎo)出自定義函數(shù)輸出的一組圖

### 3. Pass the plot as a functio
plot.fun <- function(){
  print(qplot(Sepal.Length, Petal.Length, data=iris,
              color=Species, size=Petal.Width, alpha=0.7))
}
graph2png(file=filen, fun=plot.fun, dpi=400, height=5, aspectr=4)
graph2tif(file=filen, fun=plot.fun, dpi=400, height=5, aspectr=4)
graph2jpg(file=filen, fun=plot.fun, dpi=400, height=5, aspectr=4)

轉(zhuǎn)換后的圖形:

與Office系列的交互

大部分圖的細節(jié)修改都是用代碼完成的，不需要后續(xù)的修飾；但如果某一些修改比較特異，不具有程序的通用性特征，或?qū)崿F(xiàn)起來比較困難，就可以考慮后期修改。比如用AI文章用圖的修改和排版。熟悉PPT的，也可以用PPT，這時R的圖導(dǎo)出PPT，就要用到graph2office系列函數(shù)了。

graph2ppt: 將當(dāng)前R圖保存到Microsoft Office PowerPoint/LibreOffice Impress演示文稿中。

graph2doc:將當(dāng)前的R圖保存到Microsoft Office Word/LibreOffice Writer文檔中。

函數(shù)參數(shù)展示和解釋

graph2office(x=NULL, file="Rplot", fun=NULL, type=c("PPT", "DOC"),
        append=FALSE, aspectr=NULL, width=NULL, height=NULL,scaling=100,
        paper="auto", orient=ifelse(type[1]=="PPT","landscape", "auto"),
        margins=c(top=0.5, right=0.5, bottom=0.5, left=0.5),
        center=TRUE, offx=1, offy=1, upscale=FALSE, vector.graphic=TRUE, ...)

• margins: 預(yù)設(shè)留白邊距向量。
• paper: 紙張尺寸——“A5”至“A1”用于Powerpoint導(dǎo)出，或“A5”至“A3”用于Word輸出;默認(rèn)“auto”自動選擇適合您的圖形的紙張大小。如果圖太大，無法在給定的紙張大小上顯示，則按比例縮小。
• orient: 所需的紙張方向-“自動”，“縱向”或“橫向”; Word輸出默認(rèn)為“自動”，Powerpoint默認(rèn)為“橫向”。
• vector.graphic: 指定是否以可編輯的向量DrawingML格式輸出。默認(rèn)值為TRUE，在這種情況下，編輯Powerpoint或Word中的圖形時，可以先對圖形元素進行分組。如果設(shè)置為FALSE，則將該圖以300 dpi的分辨率柵格化為PNG位圖格式。(柵(shān)格化,是PS中的一個專業(yè)術(shù)語,柵格即像素,柵格化即將矢量圖形轉(zhuǎn)化為位圖。)

同樣有3種導(dǎo)出方式

# 需運行上面的ggplot2繪圖
# Create a file name
filen <- "output_filename" # or
# filen <- paste("YOUR_DIR/ggplot")
# There are 3 ways to use graph2office():
### 1. Pass the plot as an object
# 導(dǎo)出圖形對象
graph2ppt(x=x, file=filen)
graph2doc(x=x, file=filen, aspectr=0.5)
### 2. Get the plot from current screen device
# 導(dǎo)出當(dāng)前預(yù)覽窗口呈現(xiàn)的圖
x
graph2ppt(file=filen, width=9, aspectr=2, append=TRUE)
graph2doc(file=filen, aspectr=1.7, append=TRUE)
### 3. Pass the plot as a function
# 導(dǎo)出自定義函數(shù)輸出的一系列圖
graph2ppt(fun=plot.fun, file=filen, aspectr=0.5, append=TRUE)
graph2doc(fun=plot.fun, file=filen, aspectr=0.5, append=TRUE)

導(dǎo)出到office(ppt和word)中的圖形，是可編輯的:

其它導(dǎo)出到ppt的例子（設(shè)置長寬比）

graph2ppt(file="ggplot2_plot.pptx", aspectr=1.7)

增加第二張同樣的圖，9英寸寬和A4長寬比的幻燈片 (append=T，追加)

graph2ppt(file="ggplot2_plot.pptx", width=9, aspectr=sqrt(2), append=TRUE)

添加相同圖形的第三張幻燈片，寬度和高度固定

graph2ppt(file="ggplot2_plot.pptx", width=6, height=5, append=TRUE)

禁用矢量化圖像導(dǎo)出

graph2ppt(x=x, file=filen, vector.graphic=FALSE, width=9, aspectr=sqrt(2), append=TRUE)

用圖填滿幻燈片

graph2ppt(x=x, file=filen, margins=0, upscale=TRUE, append=TRUE)

輸出矢量圖

• graph2svg: 將當(dāng)前的R圖保存為SVG格式
• graph2pdf: 將當(dāng)前的R圖保存為PDF格式
• graph2eps: 將當(dāng)前的R圖保存為EPS格式

函數(shù)參數(shù)解釋

graph2vector(x=NULL, file="Rplot", fun=NULL, type="SVG",aspectr=NULL,
        width=NULL, height=NULL, scaling=100,
        font=ifelse(Sys.info()["sysname"]=="Windows",
        "Arial","Helvetica")[[1]], bg="white", colormodel="rgb",
        cairo=TRUE,fallback_resolution=600, ...)

• fallback_resolution: dpi中的分辨率用于柵格化不支持的矢量圖形。

#需運行上面的ggplot2繪圖
# Create a file name
filen <- "output_filename" # or
# filen <- paste("YOUR_DIR/ggplot")
# There are 3 ways to use graph2vector():
### 1. Pass the plot as an object
# 導(dǎo)出圖形對象
graph2svg(x=x, file=filen, aspectr=2, font="Times New Roman",
          height=5, bg="white")
graph2pdf(x=x, file=filen, aspectr=2, font="Arial",
          height=5,  bg="transparent")
graph2eps(x=x, file=filen, aspectr=2, font="Arial",
          height=5, bg="transparent")
# 導(dǎo)出當(dāng)前預(yù)覽窗口呈現(xiàn)的圖
### 2. Get the plot from current screen device
x
graph2svg(file=filen, aspectr=2, font="Arial",
          height=5, bg="transparent")
graph2pdf(file=filen, aspectr=2, font="Times New Roman",
          height=5, bg="white")
graph2eps(file=filen, aspectr=2, font="Times New Roman",
          height=5, bg="white")
# 導(dǎo)出自定義函數(shù)輸出的一系列圖
### 3. Pass the plot as a function
graph2svg(file=filen, fun=plot.fun, aspectr=2, font="Arial",
          height=5, bg="transparent")
graph2pdf(file=filen, fun=plot.fun, aspectr=2, font="Arial",
          height=5, bg="transparent")
graph2eps(file=filen, fun=plot.fun, aspectr=2, font="Arial",
          height=5, bg="transparent")

轉(zhuǎn)換3D圖形

rgl2png: 將當(dāng)前的rgl 3D圖形保存為PNG格式。

rgl2bitmap(file="Rplot", type=c("PNG"))

# Create a file name
filen <- tempfile("rgl") # or
# filen <- paste("YOUR_DIR/rgl")
# Generate a 3D plot using 'rgl'
x=y=seq(-10, 10, length=20)
z=outer(x, y, function(x, y) x^2 + y^2)
rgl::persp3d(x, y, z, col='lightblue')
# Save the plot as a png
rgl2png(file=filen)
# Note that omitting 'file' will save in current directory

生成的3D圖形：

將生成的3D圖形保存為PNG格式：

輸出統(tǒng)計結(jié)果到表格 table2spreadsheet

• table2excel: 導(dǎo)出統(tǒng)計輸出到Microsoft Office Excel/ LibreOffice Calc電子表格中的一個表.
• table2csv:將統(tǒng)計輸出以CSV格式導(dǎo)出到表中(“，”表示值分隔，“。”表示小數(shù))
• table2csv2: 將統(tǒng)計輸出以CSV格式導(dǎo)出到表中(“;”表示值分隔，”，”表示小數(shù))

table2spreadsheet(x=NULL, file="Rtable", type=c("XLS", "CSV",
  "CSV2"), append=FALSE, sheetName="new sheet", digits=2,
  digitspvals=2, trim.pval=TRUE, add.rownames=FALSE, ...)

• sheetName: 一個字符串，給出創(chuàng)建的新工作表的名稱(僅針對type==”XLS”)。它必須是惟一的(不區(qū)分大小寫)，不受文件中任何現(xiàn)有工作表名稱的影響。
• digits:除具有p值的列外，要顯示所有列的有效位數(shù)的數(shù)目。
• digitspvals:具有p值的列要顯示的有效位數(shù)的數(shù)目。

# Create a file name
filen <- "table_aov" # or
# filen <- paste("YOUR_DIR/table_aov")
# Generate ANOVA output
fit=aov(yield ~ block + N * P + K, data=npk) # 'npk' dataset from base 'datasets'
x=summary(fit)
# Save ANOVA table as a CSV
### Option 1: pass output as object
# 輸出對象
table2csv(x=x,file=filen, digits=1, digitspvals=3, add.rownames=TRUE)
# 屏幕輸出導(dǎo)出到文件
### Option 2: get output from console
summary(fit)
table2csv(file=filen, digits=2, digitspvals=4, add.rownames=TRUE)
# Save ANOVA table as an Excel
# Without formatting of the worksheet
x
table2excel(file=filen, sheetName="aov_noformatting", digits=1, digitspvals=3, add.rownames=TRUE)
# 更多參數(shù)
# With formatting of the worksheet
table2excel(x=x,file=filen, sheetName="aov_formated", append=TRUE, add.rownames=TRUE, fontName="Arial", fontSize=14, fontColour=rgb(0.15,0.3,0.75),  border=c("top", "bottom"), fgFill=rgb(0.9,0.9,0.9), halign="center", valign="center", textDecoration="italic")

原始數(shù)據(jù)的表格：

轉(zhuǎn)換格式之后的，在console中的數(shù)據(jù)：

文件(csv和excel)中表格數(shù)據(jù)：

導(dǎo)出為Word中的表，再也不用復(fù)制粘貼調(diào)格式了 table2office

table2ppt: 導(dǎo)出統(tǒng)計輸出到Microsoft Office PowerPoint/ LibreOffice Impress演示文稿中的表

table2doc: 將統(tǒng)計輸出導(dǎo)出到Microsoft Office Word/ LibreOffice Writer文檔中的表

table2office(x=NULL, file="Rtable", type=c("PPT", "DOC"),
  append=FALSE, digits=2, digitspvals=2, trim.pval=TRUE,
  width=NULL, height=NULL, offx=1, offy=1,
  font=ifelse(Sys.info()["sysname"]=="Windows", "Arial",
  "Helvetica")[[1]], pointsize=12, add.rownames=FALSE)

# Create a file name
filen <- "table_aov"
# filen <- paste("YOUR_DIR/table_aov")
# Generate ANOVA output
fit=aov(yield ~ block + N * P + K, data=npk) # 'npk' dataset from base 'datasets'
# Save ANOVA table as a PPT
### Option 1: pass output as object
x=summary(fit)
table2ppt(x=x,file=filen, digits=1, digitspvals=3, add.rownames=TRUE)
### Option 2: get output from console
summary(fit)
table2ppt(x=x,file=filen, width=5, font="Times New Roman", pointsize=14, digits=4, digitspvals=1, append=TRUE, add.rownames=TRUE) # append table to previous slide
# Save ANOVA table as a DOC file
table2doc(x=x,file=filen, digits=1, digitspvals=3, add.rownames=TRUE)
summary(fit)
table2doc(file=filen, width=3.5, font="Times New Roman", pointsize=14,  digits=4, digitspvals=1, append=TRUE, add.rownames=TRUE) # append table at end of document

將表格數(shù)據(jù)導(dǎo)出到ppt和word中：

table2tex

table2html: 導(dǎo)出統(tǒng)計輸出到HTML表。

table2tex(x=NULL, file="Rtable", type="TEX", digits=2,
  digitspvals=2, trim.pval=TRUE, summary=FALSE, standAlone=TRUE,
  add.rownames=FALSE, ...)

summary:是否匯總數(shù)據(jù)文件。

standAlone:導(dǎo)出的Latex代碼應(yīng)該是獨立可編譯的，還是應(yīng)該粘貼到另一個文檔中。

add.rownames:是否應(yīng)該將行名添加到表中(在第一列之前插入一列)。

# Create a file name
filen <- tempfile(pattern="table_aov") # or
# filen <- paste("YOUR_DIR/table_aov")
# Generate ANOVA output
fit=aov(yield ~ block + N * P + K, data=npk) # 'npk' dataset from base 'datasets'
x=summary(fit)
# Export to Latex in standAlone format
table2tex(x=x,file=filen,add.rownames=TRUE)
# Export to Latex to paste in tex document
summary(fit) # get output from the console
table2tex(file=filen, standAlone=FALSE,add.rownames=TRUE)
# Export to HTML
table2html(x=x,file=filen) # or
summary(fit) # get output from the console
table2html(file=filen,add.rownames=TRUE)

導(dǎo)出到html或tex中的表格數(shù)據(jù)：

R統(tǒng)計和作圖

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• 3數(shù)據(jù)篩選——提取對象的子集
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• 5控制結(jié)構(gòu)
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• 7認(rèn)識循環(huán)函數(shù)lapply和sapply
• 8分解數(shù)據(jù)框split和查看對象str
• 9模擬—隨機數(shù)、抽樣、線性模型
• 1初識ggplot2繪制幾何對象
• 2圖層的使用—基礎(chǔ)、加標(biāo)簽、注釋
• 3工具箱—誤差線、加權(quán)數(shù)、展示數(shù)據(jù)分布
• 4語法基礎(chǔ)
• 5通過圖層構(gòu)建圖像
• 6標(biāo)度、軸和圖例
• 7定位-分面和坐標(biāo)系
• 8主題設(shè)置、存儲導(dǎo)出
• 9繪圖需要的數(shù)據(jù)整理技術(shù)
• 創(chuàng)建屬于自己的調(diào)色板
• 28個實用繪圖包，總有幾個適合你
• 熱圖繪制
• R做線性回歸
• 繪圖相關(guān)系數(shù)矩陣corrplot
• 相關(guān)矩陣可視化ggcorrplot
• 繪制交互式圖形recharts
• 交互式可視化CanvasXpress
• 聚類分析factoextra
• LDA分析、作圖及添加置信-ggord
• 解決散點圖樣品標(biāo)簽重疊ggrepel
• 添加P值或顯著性標(biāo)記ggpubr
• Alpha多樣性稀釋曲線rarefraction curve
• 堆疊柱狀圖各成分連線畫法：突出組間變化
• 沖擊圖展示組間時間序列變化ggalluvial
• 桑基圖riverplot
• 微生物環(huán)境因子分析ggvegan
• 五彩進化樹與熱圖更配ggtree
• 多元回歸樹分析mvpart
• 隨機森林randomForest 分類Classification 回歸Regression
• 加權(quán)基因共表達網(wǎng)絡(luò)分析WGCNA
• circlize包繪制circos-plot
• R語言搭建炫酷的線上博客系統(tǒng)
• 28個實用繪圖包，總有幾個適合你
• 熱圖繪制
• R做線性回歸
• 繪圖相關(guān)系數(shù)矩陣corrplot
• 相關(guān)矩陣可視化ggcorrplot
• 繪制交互式圖形recharts
• 交互式可視化CanvasXpress
• 聚類分析factoextra
• LDA分析、作圖及添加置信-ggord
• 解決散點圖樣品標(biāo)簽重疊ggrepel
• 添加P值或顯著性標(biāo)記ggpubr
• Alpha多樣性稀釋曲線rarefraction curve
• 堆疊柱狀圖各成分連線畫法：突出組間變化
• 沖擊圖展示組間時間序列變化ggalluvial
• 桑基圖riverplot
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data <- read.csv(
 switch(animal,
 "dog"="dogdata.csv",
 "cat"="catdata.csv",
 "rabbit"="rabbitdata.csv")
)

output$go_button <- shiny::renderUI({
 # only display button if an animal input has been chosen
 shiny::req(input$animal)
 # display button
 
 shiny::actionButton("go",
 paste("Conduct", input$animal, "analysis!")
 )
})

# get csv input file
inFile <- input$file1
data <- inFile$datapath
# render table only if it is dogs
shiny::renderTable({
 # check that it is the dog file, not cats or rabbits
 shiny::validate(
 need("Dog Name" %in% colnames(data)),
 "Dog Name column not found - did you load the right file?"
 )
 data
})

# get csv input file
inFile <- input$file1
data <- inFile$datapath
# render table only if it is dogs
shiny::renderTable({
 # check that it is the dog file, not cats or rabbits
 shiny::validate(
 need("Dog Name" %in% colnames(data)),
 "Dog Name column not found - did you load the right file?"
 )
 data
})

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title: "Exporing the Edge of the People Analytics Universe"
author: "Keith McNulty"
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 center: yes
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 theme: black
date: "HR Analytics Meetup London - 18 March, 2019"
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- starwars.png
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