问题描述
我想汇总有关我的数据的信息并将其导出为 png 文件。我已经尝试过 pander 和 flextable 等软件包，但目前无法实现我的目标。也许有一种方法可以使用 ggplot2 完成此操作，但我不知道这种情况。
示例
假设我们有 mtcars 数据，我们想提取一些关于它的信息：
- 数据中的行数
-
mpg的平均值 -
cyl中可用的因子水平 - 预测
mpg ~ cyl的回归摘要
为此，我将计算上述每一项并将它们分配给对象。最后，我会将所有信息捆绑在一个列表对象中。
library(dplyr)
library(tibble)
library(broom)
number_of_rows <- nrow(mtcars)
mpg_mean <- mean(mtcars$mpg)
cyl_levels <- mtcars %>% select(cyl) %>% unique() %>% remove_rownames()
model_summary <- lm(mpg ~ cyl,mtcars) %>% broom::tidy()
my_data_summary <- lst(number_of_rows,mpg_mean,cyl_levels,model_summary)
> my_data_summary
## $number_of_rows
## [1] 32
## $mpg_mean
## [1] 20.09062
## $cyl_levels
## cyl
## 1 6
## 2 4
## 3 8
## $model_summary
## # A tibble: 2 x 5
## term estimate std.error statistic p.value
## <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
## 1 (Intercept) 37.9 2.07 18.3 8.37e-18
## 2 cyl -2.88 0.322 -8.92 6.11e-10
我的问题：如何将 my_data_summary 导出为 png？
一些不成功的尝试。
请注意，我并不是特别想使用任何特定的包。
1) 我试过pander：
library(pander)
pander(my_data_summary)
* **number_of_rows**: _32_
* **mpg_mean**: _20.09_
* **cyl_levels**:
-----
cyl
-----
6
4
8
-----
* **model_summary**:
------------------------------------------------------------
term estimate std.error statistic p.value
------------- ---------- ----------- ----------- -----------
(Intercept) 37.88 2.074 18.27 8.369e-18
cyl -2.876 0.3224 -8.92 6.113e-10
------------------------------------------------------------
<!-- end of list -->
这确实让我走得很远，但还不够。我怎样才能从这样的降价文本输出到渲染 png？
2)我也试过flextable。
library(flextable)
flextable(my_data_summary)
flextable(.) 中的错误：is.data.frame(data) 不是 TRUE
好的，所以 flextable() 只接受 data.frame 类。
因此，我可以这样做：
flextable(my_data_summary$model_summary)
然后给出这个很好的输出，可以用 png 保存到 flextable::save_as_image()：
然而，flextable(my_data_summary$model_summary) 的问题在于我想将 my_data_summary 的全部内容呈现并导出到单个 png，类似于 pander() 接受完整列出对象。
还要注意我通过 Rscript 执行此代码，因此我需要一个非交互式/基于 GUI 的解决方案。
期望输出
一个 png 文件，表示 my_data_summary 对象，看起来像：
对此有什么想法吗？
编辑
基于@Waldi 在下面的回答，我想强调的是，我正在寻找一种可以在单个代码运行中运行的解决方案，而无需创建中间临时文件。换句话说，我试图想出一个只有一个输出的代码：一个 png 内容的 my_data_summary 文件。
解决方法
您可以使用 webshot 包。
由于 webshot 依赖于 phantom.js，因此第一步是运行：
webshot::install_phantomjs()
然后创建 test.Rmd 文件：
---
title: test
output: html_document
---
`r knitr::opts_chunk$set(echo = FALSE,warning = FALSE,message = FALSE,cache = F)`
```{r,results='asis'}
library(dplyr)
library(tibble)
library(broom)
number_of_rows <- nrow(mtcars)
mpg_mean <- mean(mtcars$mpg)
cyl_levels <- mtcars %>% select(cyl) %>% unique() %>% remove_rownames()
model_summary <- lm(mpg ~ cyl,mtcars) %>% broom::tidy()
my_data_summary <- lst(number_of_rows,mpg_mean,cyl_levels,model_summary)
library(pander)
pander(my_data_summary)
```
您现在可以输出png：
webshot::rmdshot('test.Rmd','test.png')
您可以使用具有连接多个html表格功能的htmlTable包
library(dplyr)
library(tibble)
library(broom)
number_of_rows <- nrow(mtcars)
mpg_mean <- mean(mtcars$mpg)
cyl_levels <- mtcars %>% select(cyl) %>% unique() %>% remove_rownames()
model_summary <- lm(mpg ~ cyl,model_summary)
#Using htmlTable
library(htmlTable)
#converting each element of the list into invidual html table and concatenating
concatHtmlTables(list(htmlTable(my_data_summary[[1]]),htmlTable(txtRound(my_data_summary[[2]],4)),htmlTable(my_data_summary[[3]]),htmlTable(txtRound(my_data_summary[[4]],4))),headers = names(my_data_summary))
