tab_round.Rd
tab_round() permet d'arrondir les données des cellules, et éventuellement de gérer la cohérence des sommes à 100 % pour les pourcentages lignes et colonnes, en proposant différentes règles de décision.
tab_round(
tab,
n = 0,
guarantee_100 = FALSE,
option = "lowest_lie",
verbose = FALSE
)
tableau croisé issu de tab_build
nombre de décimales à conserver - par défaut : 0 (arrondi à l'entier) Ce paramètre peut prendre des valeurs positives, ou négatives pour arrondir à la dizaine, la centaine, etc :
0, 1, 2, ...
: entier, 1 décimale, 2 décimales, etc...
-1
: arrondi à la dizaine
-2
: arrondi à la centaine
"etc..."
: ...
pour les arrondis de pourcentages lignes ou colonnes, faut-il gérer la cohérence des arrondis au niveau n ? - par défaut : FALSE
option à retenir pour le calcul de la garantie à 100 - par défaut : "lowest_lie" Ce paramètre peut prendre les valeurs suivantes :
"lowest_lie"
: ...
"closest"
: ...
affichage ou non des détails sur ce qui est fait pour guarantee_100 - par défaut : FALSE
tableau avec cellules arrondies
library(dplyr)
prenoms |>
filter(annais == "2020",
lib_reg %in% c("Occitanie", "Pays de la Loire")) |>
tab_build(var_rows = c(lib_reg, sexe),
var_cols = prenom,
var_stat = nombre,
lab_total = "Total",
stat = "sum") |>
tab_pct(pct = "row") |>
tab_round(n = 0,
guarantee_100 = TRUE,
option = "closest",
verbose = TRUE)
#> guarantee_100 : la mise en cohérence des marges en colonnes reste à effectuer par l'utilisateur (ok en lignes)
#> >> La somme fait déjà 100 avec le bon niveau d'arrondi.
#> >> La somme fait 99
#> >> On change le 8.4 en position 5 par 9
#> >> La somme fait 101
#> >> On change le 17.57 en position 4 par 17
#> >> La somme fait 99
#> >> On change le 39.47 en position 4 par 40
#> >> La somme fait déjà 100 avec le bon niveau d'arrondi.
#> >> La somme fait déjà 100 avec le bon niveau d'arrondi.
#> >> La somme fait 101
#> >> On change le 5.53 en position 7 par 5
#> # A tibble: 7 × 10
#> lib_reg sexe Alix Camille Charlie Eden Louison Noa Sasha Total
#> * <chr> <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
#> 1 Pays de la Loire G 3 18 15 31 16 11 6 100
#> 2 Pays de la Loire F 26 31 26 4 9 1 3 100
#> 3 Pays de la Loire Total 14 25 21 17 12 6 5 100
#> 4 Occitanie G 0 17 13 40 1 19 10 100
#> 5 Occitanie F 26 27 34 5 2 3 3 100
#> 6 Occitanie Total 13 22 24 22 2 11 6 100
#> 7 Total Total 14 24 22 20 7 8 5 100