观星包是另一个不错的选择。它支持来自许多常用函数和包(lm、glm、svyreg、survival、pscl、AER)以及来自zelig的对象。除了回归表，它还可以输出数据帧的汇总统计，或者直接输出数据帧的内容。

taRifx包中的两个实用程序可以协同使用，以生成嵌套层次结构的多行表。

library(datasets)
library(taRifx)
library(xtable)

test.by <- bytable(ChickWeight$weight, list( ChickWeight$Chick, ChickWeight$Diet) )
colnames(test.by) <- c('Diet','Chick','Mean Weight')
print(latex.table.by(test.by), include.rownames = FALSE, include.colnames = TRUE, sanitize.text.function = force)
#   then add \usepackage{multirow} to the preamble of your LaTeX document
#   for longtable support, add ,tabular.environment='longtable' to the print command (plus add in ,floating=FALSE), then \usepackage{longtable} to the LaTeX preamble

感谢Joris提出这个问题。希望它能成为一个社区维基。

在乳胶的booktabs包产生好看的表格。这是一篇关于如何使用xtable创建使用图书标签的乳胶表的博客文章

我还会将apsrtable包添加到组合中，因为它可以生成漂亮的回归表。

另一个想法:其中一些包(特别是memisc和apsrtable)允许简单地扩展代码，为不同的回归对象生成表。问题中显示的lme4 memisc代码就是这样一个例子。开始一个github存储库来收集这样的代码片段可能是有意义的，随着时间的推移，甚至可能将其添加到memisc包中。什么人吗?

观星包是另一个不错的选择。它支持来自许多常用函数和包(lm、glm、svyreg、survival、pscl、AER)以及来自zelig的对象。除了回归表，它还可以输出数据帧的汇总统计，或者直接输出数据帧的内容。

我想再提一下“酿造”包。您可以编写一个带有占位符的LaTeX模板文件，然后“酿造”它以创建一个.tex文件，以\include或\input到您的LaTeX中。喜欢的东西:

\begin{tabular}{l l}
A & <%= fit$A %> \\
B & <%= fit$B %> \\
\end{tabular}

brew语法还可以处理循环，因此可以为数据框架的每一行创建一个表行。

我有一些关于xtable和Latex有趣的“特性”的技巧和工作，我将在这里分享。

技巧#1:删除列中的重复项和技巧#2:使用书签

首先，加载包并定义clean函数

<<label=first, include=FALSE, echo=FALSE>>= 
    library(xtable)
    library(plyr)

    cleanf <- function(x){     
        oldx <- c(FALSE, x[-1]==x[-length(x)])  
        # is the value equal to the previous?    
        res <- x
        res[oldx] <- NA
        return(res)} 

现在生成一些假数据

data<-data.frame(animal=sample(c("elephant", "dog", "cat", "fish", "snake"), 100,replace=TRUE),
            colour=sample(c("red", "blue", "green", "yellow"), 100,replace=TRUE),
            size=rnorm(100,mean=500, sd=150),
            age=rlnorm(100, meanlog=3, sdlog=0.5))

    #generate a table
    datatable<-ddply(data, .(animal, colour), function(df) {
                return(data.frame(size=mean(df$size), age=mean(df$age)))
            })

现在我们可以生成一个表，并使用clean函数删除标签列中的重复项。

cleandata<-datatable
cleandata$animal<-cleanf(cleandata$animal)
cleandata$colour<-cleanf(cleandata$colour)
@ 

这是一个普通的xtable

<<label=normal, results=tex, echo=FALSE>>=
print(
    xtable(
        datatable
        ),
        tabular.environment='longtable',
        latex.environments=c("center"), 
        floating=FALSE, 
        include.rownames=FALSE
    )
@ 

这是一个普通的xtable，其中一个自定义函数已经将副本转换为NA

<<label=cleandata, results=tex, echo=FALSE>>=
print(
    xtable(
        cleandata
        ),
        tabular.environment='longtable',
        latex.environments=c("center"), 
        floating=FALSE, 
        include.rownames=FALSE
    )
@ 

这个表使用booktab包(并且在头文件中需要一个\usepackage{booktabs})

\begin{table}[!h] 
        \centering
        \caption{table using booktabs.}
        \label{tab:mytable}
<<label=booktabs, echo=F,results=tex>>= 
            mat <- xtable(cleandata,digits=rep(2,ncol(cleandata)+1))
            foo<-0:(length(mat$animal))
            bar<-foo[!is.na(mat$animal)]
            print(mat, 
                  sanitize.text.function = function(x){x},
                  floating=FALSE,
                  include.rownames=FALSE,
                  hline.after=NULL, 
                  add.to.row=list(pos=list(-1,bar,nrow(mat)), 
                  command=c("\\toprule ", "\\midrule ", "\\bottomrule ")))
  #could extend this with \cmidrule to have a partial line over
  #a sub category column and \addlinespace to add space before a total row
@