Rと解析：コンソール出力の視認性が向上です「cprettyprint」パッケージ

値が極端に大きかったり、小さかったりすると、視認性が悪くなりミスにつながる場合があります。formatコマンドで体裁を整えることもできますが、要素が多くなると面倒です。そんな問題を解決するパッケージの紹介です。

なお、本パッケージで処理することができるclassはinteger, numeric, matrix, array, data.frame, table, lm, gym, listと幅広いです。

パッケージバージョンは0.0.0.9000。windows11のR version 4.2.2で確認しています。

パッケージのインストール

下記、コマンドを実行してください。

#パッケージのインストール
install.packages("devtools")
devtools::install_github("prettyprint/prettyprint")

実行コマンド

詳細はコメント、パッケージのヘルプを確認してください。

#&#12497;&#12483;&#12465;&#12540;&#12472;&#12398;&#35501;&#12415;&#36796;&#12415;
library("prettyprint")

###&#12487;&#12540;&#12479;&#20363;&#12398;&#20316;&#25104;#####
n <- 10
TestData <- data.frame(Group = paste0("Group", seq(n)),
                       Data1 = rnorm(n),
                       Data2 = sample(1000000:100000000, n, replace = TRUE))
########

#&#26222;&#36890;&#12395;&#12487;&#12540;&#12479;&#12434;&#34920;&#31034;
#&#12497;&#12483;&#12392;&#35211;&#12391;&#12399;&#12487;&#12540;&#12479;&#12398;&#25226;&#25569;&#12364;&#22256;&#38627;&#12391;&#12377;
TestData
Group      Data1    Data2
1   Group1 -0.6279999 49181987
2   Group2  0.7981553 52056912
3   Group3 -0.1157922 17731227
4   Group4 -0.1128906 58087051
5   Group5 -2.4821571 19043308
6   Group6  0.4526547 38649445
7   Group7  1.1374279 54115139
8   Group8 -0.2228027  1734834
9   Group9 -1.0846413  3542284
10 Group10 -0.5056021 27108893

#&#20307;&#35009;&#12434;&#25972;&#12360;&#12390;&#34920;&#31034;:pp&#12467;&#12510;&#12531;&#12489;
#&#20803;&#12487;&#12540;&#12479;&#12418;&#34920;&#31034;:both&#12458;&#12503;&#12471;&#12519;&#12531;
#IEEE&#26041;&#24335;&#12391;&#20024;&#12417;:digits&#12458;&#12503;&#12471;&#12519;&#12531;;&#37197;&#21015;&#12391;&#12418;&#25351;&#23450;&#12391;&#12365;&#12414;&#12377;
#&#25351;&#23450;&#12375;&#12383;&#26689;&#12391;&#20024;&#12417;:signif.digits&#12458;&#12503;&#12471;&#12519;&#12531;;digits&#12458;&#12503;&#12471;&#12519;&#12531;&#12364;&#20778;&#20808;&#12373;&#12428;&#12414;&#12377;
pp(TestData, both = FALSE, digits = c(NA, 2, 0),
   signif.digits = c(NA, NA, NA))
&#12288;&#12288;&#12288;Group Data1      Data2
1   Group1 -0.63 49,181,987
2   Group2  0.80 52,056,912
3   Group3 -0.12 17,731,227
4   Group4 -0.11 58,087,051
5   Group5 -2.48 19,043,308
6   Group6  0.45 38,649,445
7   Group7  1.14 54,115,139
8   Group8 -0.22  1,734,834
9   Group9 -1.08  3,542,284
10 Group10 -0.51 27,108,893

少しでも、あなたの解析が楽になりますように！！