Введение

Табличный способ является одним из основных способов структурирования и представления данных. В отличие от графиков, таблицы, как правило, не дают быстрого визуального представления о данных. Тем не менее, таблицы используются для того, чтобы показать точные значения данных. Правильно созданная таблица позволяет построить описательную статистику, обобщить модели регрессии или получить статистические данные отчета.

Мы рассмотрим представление данных средствами языка программирования R в виде интерактивных таблиц. Одним из самых простых способов для формирования интерактивных таблиц в R является библиотека DT, которая позволяет делать удобную сортировку и фильтрацию данных, а также предоставляет массу других дополнительных возможностей. Таблицы, которые мы рассмотрим здесь, построены в достаточно насыщенной возможностями библиотеке reactable, основанной на JavaScript-библиотеке React Table и разработанной с помощью reactR.

В качестве основного примера рассмотрим данные по техногенным и бытовым пожарам¹, нормированные на численность населения в соответствующем субъекте Российской Федерации².

Количество пожаров приведенное на 10 000 человек населения

Субъект РФ

ФО

2017

2018

2019

2020

Сумма

Еврейская автономная область

ДФО

109

137

431

Приморский край

ДФО

301

Хабаровский край

ДФО

299

Забайкальский край

ДФО

289

Магаданская область

ДФО

266

Амурская область

ДФО

261

Сахалинская область

ДФО

222

Республика Бурятия

ДФО

195

Камчатский край

ДФО

174

Чукотский автономный округ

ДФО

140

Республика Саха (Якутия)

ДФО

131

Оренбургская область

ПФО

182

Ульяновская область

ПФО

182

Саратовская область

ПФО

165

Республика Мордовия

ПФО

161

Самарская область

ПФО

128

Республика Башкортостан

ПФО

102

Пензенская область

ПФО

101

Кировская область

ПФО

Республика Марий Эл

ПФО

Пермский край

ПФО

Удмуртская Республика

ПФО

Нижегородская область

ПФО

Республика Татарстан

ПФО

Чувашская Республика - Чувашия

ПФО

Диапазон: с 1 по 25 из 85 регионов

значений

Отметим, что таблица выше не является официальным статистическим отчетом и служит исключительно для демонстрации работы библиотеки. Основные показатели, характеризующие состояние пожарной безопасности в Российской Федерации, ежегодно публикуются ФГБУ ВНИИПО МЧС РОССИИ в статистических сборниках ПОЖАРЫ И ПОЖАРНАЯ БЕЗОПАСНОСТЬ.

Некоторые особенности и возможности интерактивных таблиц

Отметим преимущества интерактивных таблиц.

Возможность интерактивной сортировки значений по столбцам (при необходимости можно указать исходное направление сортировки).
Живой поиск, позволяющий выделять только строки с нужными значениями и делать автоматический пересчет итоговых суммарных значений.
Регулировка количества строк на странице и диапазона значений.
Группировка и агрегирование строк с автоматическим выделением границ группы.
Возможность условного форматирования: выделение шрифтом и цветом значений на основе условных критериев, построения тепловых карт и т.д.
Использование JavaScript для улучшения стилизации и внедрение HTML-виджетов в таблицы.
Использование CSS-стилей.
Богатые возможности для локализации.
Интегрирование с Shiny (интерактивной средой для создания веб-приложений и дэшбордов) и Leaflet (библиотекой предназначенной для отображения интерактивных карт на веб-сайтах).

В перспективе планируется интеграция с WebR.

Посторение интерактивных таблиц

Код для построения рассмотренной выше таблицы по пожарам довольно большой, поэтому вместо полного листинга приведем основные идеи и принципы создания интерактивных таблиц в reactable на основе небольших примеров описанных на странице библиотеки.

Загрузим необходимые библиотеки.

library(tidyverse)
library(magrittr)
library(reactable)

Базовая таблица

Пусть модельные данные представляют собой упрощенную таблицу, содержащую название региона, федерального округа, данные за определенный период и столбец с некоторыми суммарными значениями.

fires_reactable

# A tibble: 85 × 7
   regions                      FO    `2017` `2018` `2019` `2020` total
   <chr>                        <chr>  <dbl>  <dbl>  <dbl>  <dbl> <dbl>
 1 Еврейская автономная область ДФО       95    109    137     91   431
 2 Приморский край              ДФО       74     79     98     51   301
 3 Хабаровский край             ДФО       76     76     89     59   299
 4 Забайкальский край           ДФО       68     62     95     65   289
 5 Псковская область            СЗФО      68     63     92     66   289
 6 Магаданская область          ДФО       75     67     65     58   266
 7 Амурская область             ДФО       64     77     68     51   261
 8 Республика Калмыкия          ЮФО       58     66     67     65   255
 9 Орловская область            ЦФО       50     50     58     67   225
10 Алтайский край               СФО       52     54     62     56   224
# ℹ 75 more rows

Для отображения интерактивной таблицы служит команда reactable(). Столбцы такой таблицы можно сортировать нажатием (или кликом) на них.

reactable(fires_reactable)

regions

2017

2018

2019

2020

total

Алтайский край

СФО

224

Амурская область

ДФО

261

Архангельская область

СЗФО

Астраханская область

ЮФО

205

Белгородская область

ЦФО

Брянская область

ЦФО

182

Владимирская область

ЦФО

118

Волгоградская область

ЮФО

179

Вологодская область

СЗФО

Воронежская область

ЦФО

141

Диапазон: с 1 по 10 из 85 регионов

...

Локализация таблиц

Одна из ключевых возможностей отличающих reacable это, несомненно, возможность настройки языковых опций таблицы.³

# русификация reactable таблиц
options(reactable.language = reactableLang(
  pageSizeOptions   = "показано {rows} значений",
  pageInfo          = "Диапазон: с {rowStart} по {rowEnd} из {rows} регионов",
  pagePrevious      = "назад",
  pageNext          = "вперед",
  searchPlaceholder = "Поиск...",
  noData            = "Значения не найдены"
))

Пример локализации

reactableLang(
  sortLabel = "Сортировать {name}",
  filterPlaceholder = "",
  filterLabel = "Фильтровать {name}",
  searchPlaceholder = "Найти",
  searchLabel = "Найти",
  noData = "Строки не найдены",
  pageNext = "Далее",
  pagePrevious = "Назад",
  pageNumbers = "{page} из {pages}",
  pageInfo = "{rowStart}\u2013{rowEnd} из {rows} строк",
  pageSizeOptions = "Показать {rows}",
  pageNextLabel = "Следующая страница",
  pagePreviousLabel = "Предыдущая страница",
  pageNumberLabel = "Страница {page}",
  pageJumpLabel = "Перейти на страницу",
  pageSizeOptionsLabel = "Строк на странице",
  groupExpandLabel = "Группировка",
  detailsExpandLabel = "Детальный вид",
  selectAllRowsLabel = "Выбрать все строки",
  selectAllSubRowsLabel = "Выбрать все строки в группе",
  selectRowLabel = "Выбрать строку",
  defaultGroupHeader = NULL,
  detailsCollapseLabel = NULL,
  deselectAllRowsLabel = NULL,
  deselectAllSubRowsLabel = NULL,
  deselectRowLabel = NULL
)

Глобальные настройки таблицы

Таблицы в reactable имеют огромное количество разнообразных настроек, причем для более глубокой настройки используется JavaScript. Приведем ниже некоторые возможности на примере.

Код

year_cols <- c("2017", "2018", "2019", "2020")

reactable(fires_reactable,
          compact = TRUE,
          columns = list(
            regions = colDef(minWidth = 280, name = "Субъект РФ"),
            FO = colDef(minWidth = 70, name = "ФО"),
            total = colDef(name = "Сумма")
          ),
          # группировка и название объединенных столбцов
          columnGroups = list(
            colGroup(name = "Количество пожаров приведенное на 10 000 человек населения", 
                     columns = year_cols)
          ),
          # строка поиска
          searchable = TRUE,
          # исходная глобальная сортировка по умолчанию
          defaultSortOrder = "desc",
          # возможность изменять количество строк на странице
          showPageSizeOptions = TRUE,
          # подсветка при наведении на строку
          highlight = TRUE,
          # отстутствие границы между строками
          borderless = TRUE,
          # на всю ширину / фиксированная ширина
          fullWidth = TRUE,
          # столбцы исходной сортировки и направление сортировки столбцов
          defaultSorted = list(FO = "asc"),
          # исходное количество строк на странице
          defaultPageSize = 12,
          # стилизация заголовков столбцов
          theme = reactableTheme(
            headerStyle = list(
              "&:hover[aria-sort]" = list(background = "hsl(0, 0%, 96%)"),
              "&[aria-sort='ascending'], 
               &[aria-sort='descending']" = list(background = "hsl(0, 0%, 96%)"),
              borderColor = "#555"
            )
          ),
          # стилизация: разграничивание между группами при сортировке по ФО
          rowStyle = JS("
                function(rowInfo, state) {
                        // игнорирование строк заполнения
                        if (!rowInfo) return
                        
                        // горизонтальные разделители между группами
                        var firstSorted = state.sorted[0]
                        if (firstSorted && firstSorted.id === 'FO') {
                        var nextRow = state.pageRows[rowInfo.viewIndex + 1]
                        if (nextRow && rowInfo.row['FO'] !== nextRow['FO']) {
                        // добавление прямоугольной тени, 
                        // чтобы добавить границу 2 пикселя 
                        return { boxShadow: 'inset 0 -2px 0 rgba(0, 0, 0, 0.1)' }
                        }
                        }
                        }
                        "),
          # глобальный стиль: шрифт для подстрочной суммы
          defaultColDef = colDef(
            footerStyle = list(fontWeight = "bold"), 
          # разделитель для тысяч пробелом
            format      = colFormat(locales = "ru-RU", separators = TRUE))
         )

Количество пожаров приведенное на 10 000 человек населения

Субъект РФ

ФО

2017

2018

2019

2020

Сумма

Еврейская автономная область

ДФО

109

137

431

Приморский край

ДФО

301

Хабаровский край

ДФО

299

Забайкальский край

ДФО

289

Магаданская область

ДФО

266

Амурская область

ДФО

261

Сахалинская область

ДФО

222

Республика Бурятия

ДФО

195

Камчатский край

ДФО

174

Чукотский автономный округ

ДФО

140

Республика Саха (Якутия)

ДФО

131

Оренбургская область

ПФО

182

Диапазон: с 1 по 12 из 85 регионов

показано значений

...

Настройка столбцов в таблицах

Для настройки столбцов в reactable-таблицах (например, изменения имени, настройки поиска по столбцу) используется функция colDef(), подробно описанная на соответствующей странице. Приведем простой пример настройки столбцов на базе известного набора данных palmerpenguins.

Код

library(palmerpenguins)

reactable(
  sample_n(penguins |> 
             na.omit() |> 
             dplyr::select(-sex, -year, -island, -body_mass_g), 10),
  compact = TRUE,
  columns = list(
    species = colDef(name = "Вид", filterable = TRUE),
    bill_length_mm = colDef(name = "Длина клюва (мм)"),
    bill_depth_mm  = colDef(name = "Высота клюва (мм)"),
    flipper_length_mm = colDef(name = "Длина плавника (мм)")
  )
)

Возможности colDef() очень богатые: можно менять выравнивание конкретного столбца, его ширину, указав значение maxWidth, изменить форматирование столбца, добавив CSS-стиль и т.д.

Тепловые карты

Известно, что цвет воспринимается гораздо эффективнее, чем численные значения, поэтому иногда имеет смысл представлять данные в виде так называемых тепловых карт. Для создания тепловой карты необходима сначала определить стиль столбцов.

Код: определение стиля столбцов

# функция цвета
make_color_pal <- function(colors, bias = 1) {
  get_color <- colorRamp(colors, bias = bias)
  function(x) rgb(get_color(x), maxColorValue = 255)
}

# наша палитра
good_color <- make_color_pal(rev(c("#E76254FF", "#EF8A47FF", "#F7AA58FF", "#FFD06FFF", "#FFE6B7FF", "#AADCE0FF", "#72BCD5FF", "#528FADFF", "#376795FF", "#1E466EFF")), bias = 2)

# максимум и минимум значений в таблице
max_val <-
fires_reactable %>%
  summarise(across(where(is.numeric), ~ max(.x, na.rm = TRUE)))
max_val <- max(max_val |> dplyr::select(-total))

min_val <-
  fires_reactable %>%
  summarise(across(where(is.numeric), ~ min(.x, na.rm = TRUE)))
min_val <- min(min_val |> dplyr::select(-total))

# стиль столбца с учетом цвета
my_style_fires <- function(value) {
              if (!is.numeric(value)) return()
              normalized <- (value - min_val) / (max_val - min_val)
              color <- good_color(normalized)
              list(background = color)
            }

Код: таблица

reactable(
  fires_reactable |> dplyr::select(-`2017`, -total)  %>% 
  mutate(total = rowSums(.[3:5])),
  compact = TRUE,
  columns = list(
    regions = colDef(name = "Субъект РФ",       # заголовок для субъекта РФ
                              minWidth = 280,
                              defaultSortOrder = "asc"),
    FO      = colDef(name = "ФО",               # заголовок для ФО
                              align = "center", # выравнивание по центру
                              minWidth = 70,
                              defaultSortOrder = "asc"),
    total   = colDef(name = "Сумма",
                     defaultSortOrder = "desc"),
    `2018`  = colDef(style = my_style_fires),
    `2019`  = colDef(style = my_style_fires),
    `2020`  = colDef(style = my_style_fires)
  )
)

Субъект РФ

ФО

2018

2019

2020

Сумма

Еврейская автономная область

ДФО

109

137

337

Приморский край

ДФО

228

Хабаровский край

ДФО

224

Забайкальский край

ДФО

222

Псковская область

СЗФО

221

Магаданская область

ДФО

190

Амурская область

ДФО

196

Республика Калмыкия

ЮФО

198

Орловская область

ЦФО

175

Алтайский край

СФО

172

Диапазон: с 1 по 10 из 85 регионов

...

Группировка ячеек

Для компактного представления больших таблиц имеет смысл делать группировку показателей по выбранной переменной с раскрывающимся списком. В примере ниже группировка сделана по федеральным округам. Кроме того, в такого рода таблице можно показать агрегированные значения, такие как максимум по столбцу, минимум, среднее значение, медиану, количество элементов, уникальные значения и т.д.

Код

set.seed(123)
reactable(fires_reactable |> slice_sample(n = 30), 
          compact = TRUE,
          groupBy = "FO",
          columns = list(
          `2017`  = colDef(aggregate = "count",
                           name = "2017 (кол-во)"),
          `2018`  = colDef(aggregate = "unique",
                           name = "2018 (уник)"),
          `2019`  = colDef(aggregate = "median",
                           name = "2019 (медиан)"),
          `2020`  = colDef(show = FALSE),
          total   = colDef(name = "Сумма (макс)", 
                           aggregate = "max"),
          FO      = colDef(name = "Фед. округ"),
          regions = colDef(name = "Субъект РФ")
          )
)

Динамический пересчет суммы

Библиотека reactable путем удачного сочетания с JavaScript позволяет делать таблицы с динамической визуализацией в виде итоговой сноски, например, при наборе фильтрующего значения может происходить автоматический пересчет суммы. Скажем, если в поле поиска таблицы ниже ввести область, то останутся субъекты РФ, соответствующие областям.

Код

set.seed(123)
reactable(
  compact = TRUE,
  fires_reactable |> 
  dplyr::select(-FO) |>
  slice_sample(n = 20),
  searchable      = TRUE,
  highlight       = TRUE,
  borderless      = TRUE,
  defaultPageSize = 5,
  theme = reactableTheme(searchInputStyle = list(width = "100%")),
  columns = list(
    regions = colDef(name     = "Субъект РФ",
                     minWidth = 200,
                     footer   = "Всего:"),
    total = colDef(name = "Сумма",
      # разделитель для тысяч пробелом
      format = colFormat(locales = "ru-RU", separators = TRUE),
      # динамический пересчет суммы при поиске
      footer = JS("function(colInfo) {var total = 0
                                          colInfo.data.forEach(function(row) {
                                          total += row[colInfo.column.id]
                                          })
                                          return total.toLocaleString('ru-RU')
                                          }")
    )
  ),
  # глобальный стиль: шрифт для подстрочной суммы
  defaultColDef = colDef(
    footerStyle = list(fontWeight = "bold"),
    # разделитель для тысяч пробелом
    format      = colFormat(locales = "ru-RU", separators = TRUE)
  )
)

Условное форматирование

Зачастую в таблице необходимо отобразить динамику изменения показателя. Для этого удобно применять условное форматирование, например, выделив цветом разности между конечным и исходным значениями и т.д.

Код

set.seed(123)
fires_change <- 
fires_reactable |>
  mutate(change = `2020` - `2017`) |>
  select(-c(`2018`:`2019`), 
         -total)

reactable(fires_change |> slice_sample(n = 30), 
          highlight     = TRUE,
          compact       = TRUE,
          defaultSorted = list(regions = "asc"),
          columns       = list(
  regions = colDef(name       = "Субъект РФ",
                     minWidth = 170),
    FO    = colDef(name       = "Фед. округ",      
                     align    = "center", 
                     minWidth = 80),
  change = colDef(
    name = "Динамика",
    defaultSortOrder = "desc",
    cell = function(value) {
      if (value > 0) paste0("+", value) else value
    },
    style = function(value) {
      color <- if (value > 0) {
        "#e00000"
      } else if (value < 0) {
        "#008000"
      }
      list(fontWeight = 600, color = color)
    }
  )
))

Субъект РФ

Фед. округ

2017

2020

Динамика

Алтайский край

СФО

Амурская область

ДФО

-13

Архангельская область

СЗФО

Воронежская область

ЦФО

+15

Ивановская область

ЦФО

Кабардино-Балкарская Республика

СКФО

Калининградская область

СЗФО

Калужская область

ЦФО

-7

Карачаево-Черкесская Республика

СКФО

Красноярский край

СФО

-20

Диапазон: с 1 по 10 из 30 регионов

Стилизация и форматирование

Для дополнительных возможностей оптимизации и улучшения стиля и форматирования таблиц, созданных с помощью reactable, можно воспользоваться библиотекой reactablefmtr. В дополнении к огромным возможностям reactable, мы получаем множество средств условного форматирования, интерактивные спарклайны, пользовательские темы таблиц, встраивание изображений в таблицы, использование crosstalk и shiny, темы, и многое другое. Больше примеров можно посмотреть на сайте библиотеки reactablefmtr.

Код

library(reactablefmtr)

my_pal <- viridis::viridis_pal(option = "plasma")(10)

fires_reactablefmtr <- fires_reactable |>
  dplyr::select(-FO, -`2017`, -total) |>
  arrange(regions) |>
  head(10)

fires_reactablefmtr <- fires_reactablefmtr %>% 
  mutate(total = rowSums(.[2:4]))

fires_reactablefmtr %>% 
  reactable(
    theme = fivethirtyeight(),
    highlight = TRUE,
    defaultSorted = list(total = "desc"),
    columns = list(
      regions = colDef(name = "Субъект РФ",
                       minWidth = 170),
      `2018` = colDef(cell = 
                        color_tiles(., box_shadow = TRUE, 
                                    colors = my_pal)),
      `2019` = colDef(cell = 
                        color_tiles(., box_shadow = TRUE, 
                                    colors = my_pal)),
      `2020` = colDef(cell = 
                        color_tiles(., box_shadow = TRUE, 
                                    colors = my_pal)),
      total = colDef(name = "Сумма", 
                     cell = data_bars(., text_position = "above"))
    )
  ) %>% 
  add_legend(fires_reactablefmtr |>
               arrange(regions) |>
               head(10), 
             col_name = "2018", 
             title = "Значения", 
             align = "right", 
             colors = my_pal,
             footer = "Данные на 2020 г.", 
             bins = 5)

Значения

Данные на 2020 г.

Приведем простой пример использования спарклайнов.

# таблица для отображения
fires_table_reactable <- 
fires_reactable |>
  dplyr::select(-total) |>
  pivot_longer(!c(regions, FO), 
               names_to = "year", 
               values_to = "value") |>
  arrange(regions) |>
  # группировка по необходимым категориям
  group_by(year) |>
  summarize(fire_num = list(value))

fires_table_reactable

# A tibble: 4 × 2
  year  fire_num  
  <chr> <list>    
1 2017  <dbl [85]>
2 2018  <dbl [85]>
3 2019  <dbl [85]>
4 2020  <dbl [85]>

Код

# цвет для sparkline-графиков
fires_table_reactable <- fires_table_reactable |>
  mutate(
    cols = case_when(
      year == "2017" ~ "#1b9e77",
      year == "2018" ~ "#d95f02",
      year == "2019" ~ "#7570b3",
      year == "2020" ~ "#e7298a",
      .default = "grey"
    )
  )

reactable(
  fires_table_reactable,
  defaultPageSize = 4,
  columns = list(
    year = colDef(maxWidth = 100,
                  name = "Год"),
    cols = colDef(show = FALSE),
    fire_num = colDef(name = "Приведенное количество пожаров",
                      cell = react_sparkbar(
                        fires_table_reactable,
                        height = 90,
                        fill_color_ref = "cols",
                        tooltip_type = 2,
                        bandline = "innerquartiles",
                        statline = "mean"
                      )
                      )
  )
)

Заключение

В статье был сделан краткий обзор некоторых инструментов по созданию таблиц в библиотеке reactable:

формирование интерактивной таблицы;
возможности глобальных настроек и настроек столбцов;
дополнительные возможности для создания тепловых карт;
группировка и аггрегирование ячеек;
некоторые JavaScript опции;
стилизация таблиц.

Всесторонне описать все возможности создания интерактивных таблиц в reactable в рамках одной статьи очень сложно. Например, мы не затронули CSS-стили, изображения, HTML-виджеты, внедрение reactable в Shiny и Leaflet и многое другое. Как было сказано, страница библиотеки содержит большое количество материала с примерами и замечательными демонстрациями, включая полный код и описание.

Подводя итог, отметим что базовые принципы построения эффективных таблиц, которые можно взять за основу для презентации своих данных, описаны во многих источниках, например, в статье Ten Guidelines for Better Tables. Основные тезисы этой статьи можно посмотреть в твите (на английском языке) ниже.

Session Info

─ Session info ───────────────────────────────────────────────────────────────
 setting  value
 version  R version 4.3.2 (2023-10-31)
 os       macOS Monterey 12.1
 system   aarch64, darwin20
 ui       X11
 language (EN)
 collate  ru_RU.UTF-8
 ctype    ru_RU.UTF-8
 tz       Asia/Krasnoyarsk
 date     2024-03-01
 pandoc   2.18 @ /Users/materov/opt/miniconda3/envs/ox/bin/ (via rmarkdown)
 quarto   1.4.550

─ Packages ───────────────────────────────────────────────────────────────────
 package        * version date (UTC) lib source
 dplyr          * 1.1.4   2023-11-17 [1] CRAN (R 4.3.1)
 forcats        * 1.0.0   2023-01-29 [1] CRAN (R 4.3.0)
 ggplot2        * 3.5.0   2024-02-23 [1] CRAN (R 4.3.1)
 htmltools      * 0.5.7   2023-11-03 [1] CRAN (R 4.3.1)
 lubridate      * 1.9.3   2023-09-27 [1] CRAN (R 4.3.1)
 magrittr       * 2.0.3   2022-03-30 [1] CRAN (R 4.3.0)
 palmerpenguins * 0.1.1   2022-08-15 [1] CRAN (R 4.3.0)
 purrr          * 1.0.2   2023-08-10 [1] CRAN (R 4.3.0)
 reactable      * 0.4.4   2023-03-12 [1] CRAN (R 4.3.0)
 reactablefmtr  * 2.0.0   2022-03-16 [1] CRAN (R 4.3.0)
 readr          * 2.1.5   2024-01-10 [1] CRAN (R 4.3.1)
 sessioninfo    * 1.2.2   2021-12-06 [1] CRAN (R 4.3.0)
 stringr        * 1.5.1   2023-11-14 [1] CRAN (R 4.3.1)
 tibble         * 3.2.1   2023-03-20 [1] CRAN (R 4.3.0)
 tidyr          * 1.3.1   2024-01-24 [1] CRAN (R 4.3.1)
 tidyverse      * 2.0.0   2023-02-22 [1] CRAN (R 4.3.0)

 [1] /Library/Frameworks/R.framework/Versions/4.3-arm64/Resources/library

──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────

Сноски

Здесь рассмотрены пожары, учет которых ведется на основании Приказа МЧС России от 24.12.2018 №625 «О формировании электронных баз данных учета пожаров и их последствий» (утратил силу).↩︎
Нормирование по отношению к численности населения производилось на основе статистических данных statdata.ru на 1 января 2021 года. Оценку численности постоянного населения РФ можно также посмотреть на странице ИНИД: Демографическая ситуация по субъектам РФ.↩︎
Например, в библиотеке DT русификация делается несколько сложнее, что также описано на странице Stack Overflow.↩︎

Ссылка для цитирования

BibTeX

@online{матеров2021,
  author = {Матеров, Е.Н.},
  title = {Интерактивные таблицы средствами языка R},
  date = {2021-07-20},
  url = {https://www.naukaidannye.netlify.app/blog/posts/2021-07-20-reactable},
  langid = {ru}
}

На публикацию можно сослаться как

Матеров Е.Н. Интерактивные таблицы средствами языка R [Electronic resource]. 2021. URL: https://www.naukaidannye.netlify.app/blog/posts/2021-07-20-reactable.