Это зависит от того, что вы хотите сделать с ним в конце, но если целью является визуализация уценки, подумайте об использовании pandoc.table, так как он предоставляет функциональность, аналогичную knitr :: kable:
library(pandoc)
colnames(T4) <- c("CAT1", "CAT2")
rownames(T4) <- c("no", "yes")
pandoc.table(T4)
Вывод:
-------------------------
CAT1 CAT2
-------- -------- -------
**y** 13473 77311
**n** 226221 0
-------------------------
Или, может быть:
colnames(T4) <- c("deposit: no", "deposit: yes")
rownames(T4) <- c("loan: no", "loan: yes")
pandoc.table(T4)
Вывод:
--------------------------------------------
deposit: no deposit: yes
--------------- ------------- --------------
**loan: no** 13473 77311
**loan: yes** 226221 0
--------------------------------------------
Другой возможностью будет использование пакета expss:
library(expss)
df <- apply_labels(bank,
Term_deposit= "Term deposit",
housing_loan= "Housing loan")
cro_cpct(bank$Term_deposit, bank$housing_loan)
Вывод:
| | | Housing loan | |
| | | 0 | 1 |
| ------------ | ------------ | ------------ | --- |
| Term deposit | 0 | 39.4 | 100 |
| | 1 | 60.6 | |
| | #Total cases | 66.0 | 34 |
Оба пакета также предоставляют несколько других функций для создания аккуратных таблиц, стоит взглянуть.