Как скопировать итоговый результат() из R в Excel

Question

Можете ли вы перенести/скопировать вывод метода summary (см. Ниже) на лист Excel?

> summary(p2p_dt_SKILL_A[p2p_dt_SKILL_A$Patch %in% c("BVG1")]) 
    Patch    Skill   Date    TOR_MWF   TOR_MA   TOR_DL   TOR_A  TT_PR_TSK_A  TT_PR_TSK_DL 
BVG1 :100 A   :100 Min. :2014-01-17 Min. :4.050 Min. :3.740 Min. :3.720 Min. :3.830 Min. : 98.49 Min. :104.8 
BVG11: 0 BROADBAND : 0 1st Qu.:2014-07-09 1st Qu.:4.718 1st Qu.:4.550 1st Qu.:3.958 1st Qu.:4.100 1st Qu.:105.07 1st Qu.:109.9 
BVG12: 0 CAL  : 0 Median :2014-12-29 Median :5.205 Median :4.860 Median :4.040 Median :4.165 Median :109.48 Median :112.9 
BVG13: 0 CIDT  : 0 Mean :2014-12-29 Mean :5.126 Mean :4.884 Mean :4.050 Mean :4.214 Mean :108.43 Mean :112.7 
BVG14: 0 COPPER_PROV: 0 3rd Qu.:2015-06-20 3rd Qu.:5.487 3rd Qu.:5.237 3rd Qu.:4.150 3rd Qu.:4.340 3rd Qu.:111.22 3rd Qu.:115.2 
BVG15: 0 FTTC_CEASE : 0 Max. :2015-12-11 Max. :6.040 Max. :5.990 Max. :4.350 Max. :4.630 Max. :119.06 Max. :122.6 
BVG16: 0 (Other) : 0                               
    TT_PR_TSK_MA TT_PR_TSK_MWF TASK_COUNT_MWF TASK_COUNT_MA TASK_COUNT_DL TASK_COUNT_A  SR_MWF   SR_MA   SR_DL  
Min. : 76.13 Min. : 75.50 Min. : 889 Min. : 434.0 Min. : 7391 Min. : 8852 Min. :81.18 Min. :65.44 Min. :76.30 
1st Qu.: 87.06 1st Qu.: 83.10 1st Qu.:1318 1st Qu.: 561.5 1st Qu.: 9983 1st Qu.:12192 1st Qu.:85.67 1st Qu.:76.81 1st Qu.:81.45 
Median : 93.83 Median : 87.61 Median :1907 Median : 714.0 Median :10450 Median :13487 Median :87.06 Median :83.24 Median :82.23 
Mean : 94.26 Mean : 89.88 Mean :2074 Mean : 783.1 Mean :10643 Mean :13501 Mean :87.09 Mean :81.34 Mean :82.16 
3rd Qu.:100.22 3rd Qu.: 96.66 3rd Qu.:2745 3rd Qu.: 925.0 3rd Qu.:11356 3rd Qu.:14560 3rd Qu.:88.82 3rd Qu.:85.81 3rd Qu.:83.12 
Max. :121.93 Max. :112.59 Max. :4016 Max. :1827.0 Max. :13977 Max. :17518 Max. :91.84 Max. :89.61 Max. :84.32 

     SR_A  FURTHERS_COUNT_MWF FURTHERS_COUNT_MA FURTHERS_COUNT_DL FURTHERS_COUNT_A SOD_FWIH_A  Prod_MWF  Prod_MA   Prod_DL  
Min. :77.03 Min. :114.0  Min. : 79.0  Min. :1405  Min. :1632  Min. :1.050 Min. :3.370 Min. :2.450 Min. :2.960 
1st Qu.:81.94 1st Qu.:176.8  1st Qu.:113.0  1st Qu.:1714  1st Qu.:2072  1st Qu.:1.070 1st Qu.:4.117 1st Qu.:3.580 1st Qu.:3.237 
Median :82.67 Median :262.5  Median :131.5  Median :1868  Median :2223  Median :1.110 Median :4.590 Median :4.005 Median :3.315 
Mean :82.91 Mean :258.3  Mean :136.2  Mean :1904  Mean :2298  Mean :1.099 Mean :4.466 Mean :3.987 Mean :3.328 
3rd Qu.:84.22 3rd Qu.:324.2  3rd Qu.:159.5  3rd Qu.:2048  3rd Qu.:2448  3rd Qu.:1.120 3rd Qu.:4.820 3rd Qu.:4.418 3rd Qu.:3.408 
Max. :85.72 Max. :484.0  Max. :217.0  Max. :3111  Max. :3801  Max. :1.150 Max. :5.360 Max. :5.240 Max. :3.650 

    Prod_A  OTDFTD_RATE_A  EOD_FWIH_MWF EOD_FWIH_MA  EOD_FWIH_DL  EOD_FWIH_A ASSIST_RATE_MWF ASSIST_RATE_MA ASSIST_RATE_DL 
Min. :3.050 Min. : 7.050 Min. :1.090 Min. :1.120 Min. :1.190 Min. :1.170 Min. :0.0300 Min. :0.0000 Min. :0.570 
1st Qu.:3.357 1st Qu.: 8.883 1st Qu.:1.130 1st Qu.:1.167 1st Qu.:1.200 1st Qu.:1.190 1st Qu.:0.2900 1st Qu.:0.2000 1st Qu.:0.970 
Median :3.440 Median : 9.790 Median :1.150 Median :1.200 Median :1.220 Median :1.210 Median :0.4000 Median :0.3600 Median :1.100 
Mean :3.495 Mean : 9.809 Mean :1.149 Mean :1.237 Mean :1.218 Mean :1.207 Mean :0.4867 Mean :0.4174 Mean :1.196 
3rd Qu.:3.632 3rd Qu.:10.845 3rd Qu.:1.170 3rd Qu.:1.300 3rd Qu.:1.230 3rd Qu.:1.220 3rd Qu.:0.5975 3rd Qu.:0.5725 3rd Qu.:1.300 
Max. :3.950 Max. :14.290 Max. :1.230 Max. :1.530 Max. :1.310 Max. :1.300 Max. :2.0700 Max. :1.9200 Max. :2.430 

ASSIST_RATE_A  HOME_DL_ENGS VISITING_DL_ENGS  month   year  prod_dl_above_3 
Min. :0.4300 Min. :509.0 Min. : 7.00 May :10 Min. :2014 no : 1   
1st Qu.:0.8275 1st Qu.:585.8 1st Qu.:26.00 Oct :10 1st Qu.:2014 yes:99   
Median :0.9750 Median :617.0 Median :35.50 Jul : 9 Median :2014     
Mean :1.0453 Mean :608.0 Mean :38.38 Aug : 9 Mean :2014     
3rd Qu.:1.1300 3rd Qu.:639.0 3rd Qu.:51.25 Jan : 8 3rd Qu.:2015     
Max. :2.2300 Max. :660.0 Max. :83.00 Feb : 8 Max. :2015     
                (Other):46         

Я могу написать несколько объектов на листе первенствовать по:

save.xlsx <- function (file, ...) 
    { 
     require(xlsx, quietly = TRUE) 
     objects <- list(...) 
     fargs <- as.list(match.call(expand.dots = TRUE)) 
     objnames <- as.character(fargs)[-c(1, 2)] 
     nobjects <- length(objects) 
     for (i in 1:nobjects) { 
      if (i == 1) 
       write.xlsx(objects[[i]], file, sheetName = objnames[i]) 
      else write.xlsx(objects[[i]], file, sheetName = objnames[i], 
       append = TRUE) 
     } 
     print(paste("Workbook", file, "has", nobjects, "worksheets.")) 
} 

Но это не может скопировать Summary() выход из R на листе Excel. Есть ли способ, которым вы могли бы это сделать?

Причина в том, что мне нужно скопировать эту информацию/вывод в хороший табличный формат в excel.

Answer 1

Изучая «резюме», мы видим, что при вызове summary(a_data_frame) мы получаем таблицу сводки каждого столбца. Вместо того, чтобы захватывать выходные данные, мы также можем решить нашу проблему немного выше по течению. Мы можем вызвать сводку по каждому столбцу, используя lapply, а затем объединить эти выходы вместе.

Редактировать: ваши данные имеют категориальные и непрерывные переменные. В моем собственном рабочем процессе мне всегда было проще обрабатывать их по-разному, так как их представления могут быть разными. Обратите внимание, что в предоставленном выпуске переменные с большим количеством категорий являются обрезами, что приводит к неоптимальным результатам.

#create some data 
set.seed(123) 
dat <- data.frame(matrix(rnorm(1000),ncol=5)) 
dat$CatA <- factor(sample(LETTERS[1:10],nrow(dat),T)) 
dat$CatB <- factor(sample(LETTERS[1:2], nrow(dat),T)) 

#find out which data are categorical and which continuous. 
#Cutoff depends on data, use your judgement. 

cont_cols <- colnames(dat)[sapply(dat, function(x) length(unique(x)))>10] 
cat_cols <- setdiff(colnames(dat),cont_cols) 


#create summary data for continuous variables 
res_cont <- data.frame(do.call(rbind,lapply(dat[,cont_cols],summary))) 

#add column with variable name (unwise to store in rownames) 
res_cont$variable <- rownames(res_cont) 

res_cont 

# Min. X1st.Qu. Median  Mean X3rd.Qu. Max. variable 
# X1 -2.309 -0.6258 -0.058740 -0.00857 0.5684 3.241  X1 
# X2 -2.466 -0.5908 0.022830 0.04212 0.7148 2.571  X2 
# X3 -2.810 -0.5575 0.075830 0.03178 0.6810 2.430  X3 
# X4 -2.602 -0.6931 0.002188 -0.02189 0.6433 2.692  X4 
# X5 -2.508 -0.6687 0.024790 0.03720 0.6678 2.685  X5 

мы делаем то же самое для категориальных переменных

res_cat <- do.call(rbind,lapply(cat_cols, function(x){ 
    res <- data.frame(table(dat[,x],useNA="always")) #added it to deal with missings, can be changes 
    res$variable <- x 
    colnames(res)[1] <- "Category" 
    res 
} 
)) 

Writing выходы в файл затем тривиальным.