Expands a procr_varformat object into a data.frame that represents the
row or column header of an implied procr_table. Each name-label combination
is unique.
Value
A data.frame with one column per simple format in varfmt, and as
many rows as implied by the formula.
See also
as.data.frame.procr_varformat() to generate a mapping from
name-label combinations to header positions.
Examples
gear_f <- new_format_asis(mtcars, gear)
am_f <- new_format_asis(mtcars, am)
mpg_f <- new_format_asis(mtcars, mpg)
generate_header((gear_f + am_f) * mpg_f)
#> gear am mpg
#> 1 3 <NA> 10.4
#> 2 3 <NA> 13.3
#> 3 3 <NA> 14.3
#> 4 3 <NA> 14.7
#> 5 3 <NA> 15
#> 6 3 <NA> 15.2
#> 7 3 <NA> 15.5
#> 8 3 <NA> 15.8
#> 9 3 <NA> 16.4
#> 10 3 <NA> 17.3
#> 11 3 <NA> 17.8
#> 12 3 <NA> 18.1
#> 13 3 <NA> 18.7
#> 14 3 <NA> 19.2
#> 15 3 <NA> 19.7
#> 16 3 <NA> 21
#> 17 3 <NA> 21.4
#> 18 3 <NA> 21.5
#> 19 3 <NA> 22.8
#> 20 3 <NA> 24.4
#> 21 3 <NA> 26
#> 22 3 <NA> 27.3
#> 23 3 <NA> 30.4
#> 24 3 <NA> 32.4
#> 25 3 <NA> 33.9
#> 26 4 <NA> 10.4
#> 27 4 <NA> 13.3
#> 28 4 <NA> 14.3
#> 29 4 <NA> 14.7
#> 30 4 <NA> 15
#> 31 4 <NA> 15.2
#> 32 4 <NA> 15.5
#> 33 4 <NA> 15.8
#> 34 4 <NA> 16.4
#> 35 4 <NA> 17.3
#> 36 4 <NA> 17.8
#> 37 4 <NA> 18.1
#> 38 4 <NA> 18.7
#> 39 4 <NA> 19.2
#> 40 4 <NA> 19.7
#> 41 4 <NA> 21
#> 42 4 <NA> 21.4
#> 43 4 <NA> 21.5
#> 44 4 <NA> 22.8
#> 45 4 <NA> 24.4
#> 46 4 <NA> 26
#> 47 4 <NA> 27.3
#> 48 4 <NA> 30.4
#> 49 4 <NA> 32.4
#> 50 4 <NA> 33.9
#> 51 5 <NA> 10.4
#> 52 5 <NA> 13.3
#> 53 5 <NA> 14.3
#> 54 5 <NA> 14.7
#> 55 5 <NA> 15
#> 56 5 <NA> 15.2
#> 57 5 <NA> 15.5
#> 58 5 <NA> 15.8
#> 59 5 <NA> 16.4
#> 60 5 <NA> 17.3
#> 61 5 <NA> 17.8
#> 62 5 <NA> 18.1
#> 63 5 <NA> 18.7
#> 64 5 <NA> 19.2
#> 65 5 <NA> 19.7
#> 66 5 <NA> 21
#> 67 5 <NA> 21.4
#> 68 5 <NA> 21.5
#> 69 5 <NA> 22.8
#> 70 5 <NA> 24.4
#> 71 5 <NA> 26
#> 72 5 <NA> 27.3
#> 73 5 <NA> 30.4
#> 74 5 <NA> 32.4
#> 75 5 <NA> 33.9
#> 76 <NA> 0 10.4
#> 77 <NA> 0 13.3
#> 78 <NA> 0 14.3
#> 79 <NA> 0 14.7
#> 80 <NA> 0 15
#> 81 <NA> 0 15.2
#> 82 <NA> 0 15.5
#> 83 <NA> 0 15.8
#> 84 <NA> 0 16.4
#> 85 <NA> 0 17.3
#> 86 <NA> 0 17.8
#> 87 <NA> 0 18.1
#> 88 <NA> 0 18.7
#> 89 <NA> 0 19.2
#> 90 <NA> 0 19.7
#> 91 <NA> 0 21
#> 92 <NA> 0 21.4
#> 93 <NA> 0 21.5
#> 94 <NA> 0 22.8
#> 95 <NA> 0 24.4
#> 96 <NA> 0 26
#> 97 <NA> 0 27.3
#> 98 <NA> 0 30.4
#> 99 <NA> 0 32.4
#> 100 <NA> 0 33.9
#> 101 <NA> 1 10.4
#> 102 <NA> 1 13.3
#> 103 <NA> 1 14.3
#> 104 <NA> 1 14.7
#> 105 <NA> 1 15
#> 106 <NA> 1 15.2
#> 107 <NA> 1 15.5
#> 108 <NA> 1 15.8
#> 109 <NA> 1 16.4
#> 110 <NA> 1 17.3
#> 111 <NA> 1 17.8
#> 112 <NA> 1 18.1
#> 113 <NA> 1 18.7
#> 114 <NA> 1 19.2
#> 115 <NA> 1 19.7
#> 116 <NA> 1 21
#> 117 <NA> 1 21.4
#> 118 <NA> 1 21.5
#> 119 <NA> 1 22.8
#> 120 <NA> 1 24.4
#> 121 <NA> 1 26
#> 122 <NA> 1 27.3
#> 123 <NA> 1 30.4
#> 124 <NA> 1 32.4
#> 125 <NA> 1 33.9