theme_gt.qmd

---
editor_options: 
  chunk_output_type: console
editor: 
  markdown: 
    wrap: 72
---


```{r}
#| include: false

source("_common.R")
```

# 표 테마

이전 장에서 우리는 적절한 글꼴, 색상, 테마를 사용한 그래프가 데이터 시각화에서 얼마나 중요한지 살펴봤다. 이번 장에서는 문서를 구성하는 또 다른 중요한 요소인 '표(table)', 
특히 'gt' (grammar of tables) 테마를 중심으로 살펴볼 것이다. 
표는 복잡한 데이터를 정리하고 분석하는 데 없어서는 안 될 도구다. 
'gt'는 표 구성과 디자인에 대한 체계적인 접근 방법을 제공함으로써 
표를 통해 효과적으로 정보를 전달할 수 있을 뿐만 아니라 
시각적으로 미려한 표를 만들 수 있다는 점에서 매우 유용하다.
\index{표}\index{gt 패키지}\index{표 테마} \index{표 문법}

문서에 표를 넣으면 정보를 효과적으로 요약하고 가독성을 크게 높일 수 있다. 
표를 만들 때 사용할 수 있는 도구로는 마크다운(Markdown), `gt` 패키지, 
{{< latex >}}이 있는데, 각각 독특한 장점이 있다. 
마크다운은 사용하기 쉽고 복잡한 설치나 추가 패키지 없이 기본적인 표를 신속하게 만들 수 있다. 
반면 {{< latex >}}은 논문이나 학술 자료에 적합하도록 고급 품질의 표를 만들 수 있는 전문적인 도구다. 그래프 문법이 정립된 이후 가장 최근에 소개된 `gt`는 
마크다운의 간편함과 {{< latex >}}과 같은 전문적인 표를 만들 수 있는 기능을 모두 갖추고 있다.

![표제작 세가지 방식](images/table_three.jpg){#fig-three-tables}

웹과 PDF 출력, 테마 지정 등에서 `gt` 패키지가 뛰어나고 `gt` 패키지는
그래프 문법에 기초하여 고급 표제작도 수월하게 작성가능하고, 특히,
데이터 중심 표를 작성할 때 필요한 다양한 기능을 제공하기 때문에 탄탄한
표 문법에 기반한 `gt` 패키지가 여러가지 장점이 많다.


## `gt` 표 작성하기

`gt` 패키지는 R Tidyverse 생태계에 속한 표 제작 목적으로 특별히 제작된
패키지로 그래프 문법에 기반한 `ggplot2` 패키지에 친숙하신 저자는 쉽게
표도 `gt` 패키지를 사용해서 다양한 표 제작이 가능하다. 다음 예시에서는
`palmerpenguins` 데이터 패키지 `penguins` 데이터셋을 활용하여 "남극 펭귄
서식섬과 종 빈도표"를 제작한다.

1.  라이브러리 가져오기: `tidyverse`, `palmerpenguins`, `gt`,
    `gtExtras`, `magick`.
2.  `penguins` 데이터를 사용하여 종(species)과 서식섬(island)에 따른
    빈도를 집계하고 표제작에 맞춰 피벗 테이블을 생성한다.
3.  `gt()` 함수를 이용하여 `gt` 표를 초기화하고, `rowname_col` 인자로
    "species"를 지정하여 행 이름을 설정한다.
4.  `tab_header()` 함수로 표 제목과 부제목을 지정한다.
5.  `grand_summary_rows()` 함수를 사용하여 각 서식섬(Biscoe, Dream,
    Torgersen) 합계를 계산한다.
6.  `cols_align("center")`을 통해 텍스트를 가운데 정렬한다.
7.  `opt_row_striping()` 함수로 행에 스트라이핑을 추가하여 가독성을
    높인다.
8.  `tab_source_note()` 함수로 표 출처를 표기한다.

`penguins_gt` 변수에 저장된 `gt` 표를 저장한다. `gt` 패키지의 다양한
기능을 활용하여 복잡한 표도 손쉽게 작성할 수 있다는 것을 다시 확인할 수
있다.

```{r}
#| label: tbl-penguin-table
#| tbl-cap: "`gt` 패키지 활용 표 제작 사례"

library(tidyverse)
library(palmerpenguins)
library(gt)
library(gtExtras)

penguins_gt <- penguins |> 
  count(species, island) |> 
  pivot_wider(names_from = island, values_from = n, values_fill = 0) |> 
  as_tibble() |> 
  gt(rowname_col = "species") |> 
    tab_header(
      title = md("남극 펭귄 **서식섬과 종** 빈도표"),
      subtitle = md("`palmerpenguins` 데이터 패키지")
    ) |> 
    grand_summary_rows(
      columns = c(Biscoe, Dream, Torgersen),
      fns = list(
        '합계' = ~sum(.) 
      ),
      fmt = ~ fmt_number(., use_seps = FALSE, decimals = 0),
      missing_text = '-'
    )  |> 
    cols_align("center") |> 
    opt_row_striping() |> 
    tab_source_note(
      source_note = md("자료출처: `penguins` 데이터셋")
  )

penguins_gt
```

### 기본 색상과 스타일

웹 프로그램을 제작할 때 HTML로 콘텐츠를 제작하고 CSS/SCSS 파일로
스타일을 적용하는 것처럼 유지보수성이 뛰어나고 가독성이 좋은 표를
제작하기 위해 저자가 익혀야 되는 필수적인 기본기 중 하나다.
`penguins_gt` 표는 핵심 정보가 잘 요약되어 있지만, 색상이나 다른 외양
관련 설정은 기본설정값만 따르고 있다.

`gt` 패키지 `opt_stylize()` 함수는 표 스타일링에 다양한 선택지를
제공한다. 미리 정의된 배경색, 선 색상, 선 스타일 등을 다르게 적용할 수
있어 스타일은 총 36개에 이른다. 표 테두리, 표 요약 부분과 스텁(stub)에
더 어두운 색상을 적용, 수직선 반영여부가 포함된다.

R 코드 `opt_colors` 벡터에 총 6가지 색상(파란색, 청록색, 분홍색, 녹색,
붉은색, 회색) 중 5개 색상을 지정하고, `draw_color_gt` 함수를 이용하여 이
색상들을 `penguins_gt` 표에 `opt_stylize` 함수를 호출하여 표 색상을
적용한다.

```{r}
#| eval: false

opt_colors <- c("blue", "cyan", "green", "red", "gray")

draw_color_gt <- function(gt_color = "blue") {
  penguins_gt |> 
    opt_stylize(style = 1, color = gt_color)
}                

gt_colors_list <- map(opt_colors, draw_color_gt)


for(i in 1:length(opt_colors)) {
  gtsave(gt_colors_list[[i]], str_glue("images/gt_theme_{opt_colors[i]}.png"))
}
```

```{r}
#| echo: false
#| label: fig-table-colors
#| fig-cap: "색상별 `gt` 표"
#| out-width: "100%"

library(magick)

opt_colors <- c("blue", "cyan", "green", "red", "gray")

color_path_filenames <- vector(mode = "character", length = length(opt_colors))

for(i in 1:length(opt_colors)) {
  color_path_filenames[i] <-  str_glue("images/gt_theme_{opt_colors[i]}.png")
}

gt_color_images_list <- map(color_path_filenames, magick::image_read) |> 
  map(image_resize, geometry = "300x300")

gt_color_images <- image_join(gt_color_images_list)

image_append(gt_color_images, stack = FALSE)
```

### 스타일

`gt` 패키지는 `opt_stylize()` 함수를 통해서 색상뿐만 아니라 스타일도
달리해서 표를 제작할 수 있다. `gt` 패키지 1 \~ 6까지 번호 총6가지 스타일
선택이 가능하고, 기본값은 1 로 설정되어 있고, 저자가 복잡한 설정 없이
번호를 지정함으로써 표 디자인을 빠르게 변경할 수 있다. 번호로 스타일을
선택하게 되면, 데이터 분석과정에서 다양한 표 스타일을 빠르게 시험하고
가장 적절한 표를 신속히 제작하는데 도움이 된다.

```{r}
#| eval: false

opt_styles <- 1:5

draw_style_gt <- function(opt_sytle, gt_color = "blue") {
  penguins_gt |> 
    opt_stylize(style = opt_sytle, color = gt_color)
}                

gt_styles_list <- map(opt_sytles, draw_style_gt)


for(i in 1:length(opt_styles)) {
  gtsave(gt_styles_list[[i]], str_glue("images/gt_theme_style_{opt_styles[i]}.png"))
}
```

```{r}
#| label: fig-table-styles
#| fig-cap: "스타일별 `gt` 표"
#| echo: false
#| out-width: "100%"

opt_sytles <- 1:5

style_path_filenames <- vector(mode = "character", length = length(opt_sytles))

for(i in 1:length(opt_sytles)) {
  style_path_filenames[i] <-  str_glue("images/gt_theme_style_{opt_sytles[i]}.png")
}

gt_style_images_list <- map(style_path_filenames, magick::image_read) |> 
  map(image_resize, geometry = "300x300") 
  
gt_style_images <- image_join(gt_style_images_list)

image_append(gt_style_images, stack = FALSE)
```

## `gtExtra`

`gtExtras` 패키지는 `gt` 패키지를 보완하여 더 미려한 표를 생성할 수
있도록 도와주는 목적으로 개발되었다. `gt` 패키지에서 구현되지 않은
기능을 추가하거나, 반복되는 코드를 줄이기 위한 래퍼(wrapper) 함수로
작성되었다. `gt` 패키지를 확장한 다양한 기능이 있지만 테마와 관련된
사항을 집중적으로 살펴보자.
\index{gtExtras}

`ggplot2` 패키지를 활용하여 그래프 문법에 맞춰 그래프를 제작한 경험이
있다면, 자주 `theme_*()` 함수를 사용했을 것이다. 마찬가지로 `ggplot2`
그래프 테마 `theme_minimal()`, `theme_grey()`에 대응되는 테마가
`gtExtras` 패키지에 `gt_theme_538()`, `gt_theme_espn()`,
`gt_theme_nytimes()`, `gt_theme_guardian()`, `gt_theme_dot_matrix()`,
`gt_theme_dark()`, `gt_theme_excel()`, `gt_theme_pff()` 포함되어 있다.
주목할 점은 언론사와 소프트웨어에서 사용되는 스타일이 대거 포함되어 있다는
점이다.

`gt_theme_espn()` 함수는 `gt` 패키지로 생성된 표에 ESPN 테마를 적용한다.
이 함수는 `gt` 테이블 객체(`gt_tbl` 클래스)를 인자로 받으며, 선택적으로
`gt::table_options()`에 전달할 추가 인자를 받을 수 있다. 반환 값은
`gt_tbl` 클래스의 객체이다. 다음은 다른 테마 함수들에 대한 간략한 설명이다:

| 테마명                  | 테마 설명                                                 |
|-----------------------------------------|-------------------------------|
| `gt_theme_538()`        | FiveThirtyEight 스타일 테마 적용                          |
| `gt_theme_espn()`       | ESPN 스타일 테마 적용                                     |
| `gt_theme_nytimes()`    | New York Times 스타일 테마 적용                           |
| `gt_theme_guardian()`   | 가디언진(The Guardian) 스타일 테마 적용                   |
| `gt_theme_dot_matrix()` | 도트 매트릭스 스타일 테마 적용                            |
| `gt_theme_dark()`       | 어두운 배경 테마 적용                                     |
| `gt_theme_excel()`      | 마이크로소프트 엑셀 스타일 테마 적용                      |
| `gt_theme_pff()`        | PFF(Pro Football Focus, 스포츠 분석회사) 스타일 테마 적용 |

언론사와 미국 풋볼 리그 스포츠 분석에 특화된 PFF 스타일을 표에
적용해보자.

```{r}
#| eval: false

gtExtra_themes <- c(gt_theme_538, gt_theme_espn, gt_theme_nytimes, gt_theme_guardian, gt_theme_pff)

gtExtra_themes_names <- c("gt_theme_538", "gt_theme_espn", "gt_theme_nytimes",
                          "gt_theme_guardian","gt_theme_pff")

draw_gtExtras_theme <- function(gt_theme, gtExtra_themes_names) {
  penguins_gt |> 
    gt_theme() |> 
    tab_header(
      title = md("남극 펭귄 **서식섬과 종** 빈도표"),
      subtitle = gtExtra_themes_names)
}

# draw_gtExtras_theme(gtExtra_themes[5][[1]])
## gtExtras 테마적용 표 -------------------

gtExtra_styles_list <- vector(mode ="list", length = length(gtExtra_themes))

for(i in 1:length(gtExtra_themes)) {
  gtExtra_styles_list[[i]] <-  draw_gtExtras_theme(gtExtra_themes[i][[1]], gtExtra_themes_names[i])
}

## 테마 표 png 파일 저장 -------------------

gtExtras_path_filenames <- vector(mode = "character", length = length(gtExtra_themes))

for(i in 1:length(gtExtra_themes)) {
  gtExtras_path_filenames[i] <-  str_glue("images/gtExtras_theme_{gtExtra_themes_names[i]}.png")
}

for(i in 1:length(gtExtra_themes)) {
  gtsave(gtExtra_styles_list[[i]],
         str_glue("images/gtExtras_theme_{gtExtra_themes_names[i]}.png"))
}
```

```{r}
#| label: fig-table-gtExtras
#| fig-cap: "`gtExtras` 테마 적용 표"
#| echo: false
#| out-width: "100%"

gtExtra_themes_names <- c("gt_theme_538", "gt_theme_espn", "gt_theme_nytimes",
                          "gt_theme_guardian", "gt_theme_pff")

gtExtras_path_filenames <- vector(mode = "character", length = length(gtExtra_themes_names))

for(i in 1:length(gtExtra_themes_names)) {
  gtExtras_path_filenames[i] <-  str_glue("images/gtExtras_theme_{gtExtra_themes_names[i]}.png")
}

gtExtra_style_images_list <- map(gtExtras_path_filenames, magick::image_read) |> 
  map(image_resize, geometry = "300x300") 
  
gtExtra_style_images <- image_join(gtExtra_style_images_list)

image_append(gtExtra_style_images, stack = FALSE)
```

## 사용자 정의 테마

사용자 정의 테마의 필요성은 다양하며 주로 보고서나 PPT 발표에서 중요한 역할을 한다. 동일한 스타일과 구성을 가진 표를 사용하면 데이터를 쉽고 빠르게 이해할 수 있고, 일관된 스타일은 전문성을 강조하고, 독자에게 깊은 인상을 남길 수 있다.
\index{테마!사용자 정의}

`gtExtras`와 같은 패키지에서 제공되는 테마는 코드 한 줄로 빠르고 깔끔한 표를 만들 수 있어 시간을 절약할 수 있다는 큰 장점이 있지만, 특정 요구사항이나 브랜딩 지침을 완전히 맞춤화하기 쉽지 않고, 복잡한 데이터 구조나 특별한 시각화 요구사항을 충족시키는 데에도 한계가 있다.

사용자 정의 테마를 개발함으로써 `gtExtras`에서 제공하는 테마처럼 표 제작을 빠르고 편하게 지원할 수 있으면서도, 저자가 필요로 하는 브랜드나 스타일을 반영할 수 있다. 이렇게 하면 표가 더 전문적이면서도 개성있게 작성할 수 있다.

### `gtExtras` 확장

`penguins_gt`라는 기존 `gt` 표 객체에 `gt_theme_538()` 테마를 선택하고 
글꼴, 색상, 정렬 등 세부적인 작업을 진행하고 그 결과를 `.png` 파일로 저장한다.
`gt` 패키지는 `tidyverse` 생태계 일원으로 파이프 연산자를 통해 세부적인 기능을 
긴밀히 조합하여 단순한 코드로 제작되지만 최종 결과물로 상당히 높은 난이도를 갖는 
표를 제작할 수 있다.

1. **gt_theme_538()**: FiveThirtyEight 스타일 테마 적용
  
2. **tab_options()**: 테이블의 글꼴, 제목 크기, 배경색 등 다양한 표 선택옵션 설정
  
3. **cols_align()**: 숫자형 열은 가운데 정렬하고, 문자형 열은 자동 정렬
  
4. **tab_style()**: "MaruBuri" 글꼴과 굵은 글씨체를 제목, 본문, 열에 적용
  
5. **gtsave()**: 최종적으로 작업한 표를 PNG 이미지로 저장


```{r}
#| eval: true
#| label: tbl-theme-custom-penguins
#| tbl-cap: "`gt` 사용자 정의 테마 적용 표"

penguins_theme_gt <- penguins_gt |> 
  gt_theme_538() |> 
  tab_options(
    table.font.names ="NanumSquare",    
    heading.title.font.size = px(26),
    heading.subtitle.font.size = px(16),    
    heading.background.color = "transparent", 
    column_labels.font.weight = 'bold',
    table_body.hlines.width = px(0),
    data_row.padding = px(6),
    heading.align = 'center',
    stub.background.color = "#ffffff",
    stub.font.weight = "bold",
    source_notes.font.size = px(10),
    row.striping.include_table_body = TRUE
  ) |> 
  cols_align( align = "center", columns = where(is.numeric)) |> 
  cols_align( align = "auto", columns = where(is.character)) |> 
  ## 글꼴 달리 적용
  tab_style(
    style = cell_text(
      font = "MaruBuri",      
      weight = 'bold' 
    ),
    locations = cells_title(groups = 'subtitle')
  ) |> 
  tab_style(
    style = cell_text(
      font = "MaruBuri",      
      weight = 'bold' 
    ),
    locations = cells_body()
  ) |> 
  tab_style(
    style = cell_text(
      font = "MaruBuri",      
      weight = 'bold' 
    ),
    locations = cells_column_labels()
  ) |> 
  tab_style(
    style = cell_text(
      font = "MaruBuri",      
    ),
    locations = cells_source_notes()
  )

# penguins_theme_gt |> 
#   gtsave(filename = "images/penguins_theme_gt.png")
```

<!-- ![`gt` 사용자 정의 테마 적용 표](images/penguins_theme_gt.png){#fig-gt-my-theme fig-align="center" width="446"} -->

### `gt_theme_hangul()` 테마

`gt_theme_538()` 함수처럼 사용자 정의 함수를 
`gt_theme_hangul()` 테마명을 지정해 두면 모든 표에 
통일성을 유지한 테마를 간편하게 적용시킬 수 있다.
\index{테마!한글 테마}

`gt_tbl` 데이터프레임을 입력받아 `gt_theme_538()`을 기본표 테마로 지정하고,
`tab_options()` 함수를 통해 글꼴, 제목 크기, 배경색 등을 설정하고, 나눔스퀘어(NanumSquare), 마루부리(MaruBuri) 글꼴을 사용하여 한글 표에 더 적합한 스타일을 적용하고, 
`cols_align()`과 `tab_style()` 함수를 사용해서 숫자형 열(칼럼)은 가운데 정렬시키고, 문자형 열은 자동 정렬토록 하고, 특정 셀에 굵은 글씨체와 각기 다른 글꼴을 적용하여 좀더 독특하고 전문적인 느낌을 심는다. `tab_style()` 기능을 이용해 표 홀수 번째 행에만 회색 배경('grey90')을 적용하여 가독성을 높게 한다. 마지막으로 사용자 정의 테마 함수도 예를 들어 기억하기 좋게 `gt_theme_hangul()`으로 작명하여 문서에서 표가 필요한 부분에 별도 검색작업 없이 적용시킬 수 있도록 한다.

```{r}
#| label: fig-gt-theme-hangul
#| fig-cap: "사용자 정의 `gt` 테마 적용 사례"

gt_theme_hangul <- function(gt_tbl) {
  
  # Grab number of rows of data from gt object
  n_rows <- nrow(gt_tbl$`_data`)
  
  gt_tbl |> 
    gt_theme_538() |> 
    tab_options(
      table.font.names ="NanumSquare",    
      heading.title.font.size = px(26),
      heading.subtitle.font.size = px(16),    
      heading.background.color = "transparent", 
      column_labels.font.weight = 'bold',
      table_body.hlines.width = px(0),
      data_row.padding = px(6),
      heading.align = 'center',
      stub.background.color = "#ffffff",
      stub.font.weight = "bold",
      source_notes.font.size = px(10),
      row.striping.include_table_body = FALSE
    ) |> 
    cols_align( align = "center", columns = where(is.numeric)) |> 
    cols_align( align = "auto", columns = where(is.character)) |> 
    ## 글꼴 달리 적용
    tab_style(
      style = cell_text(
        font = "MaruBuri",      
        weight = 'bold' 
      ),
      locations = cells_title(groups = 'subtitle')
    ) |> 
    tab_style(
      style = cell_text(
        font = "MaruBuri",      
        weight = 'bold' 
      ),
      locations = cells_body()
    ) |> 
    tab_style(
      style = cell_text(
        font = "MaruBuri",      
        weight = 'bold' 
      ),
      locations = cells_column_labels()
    ) |> 
    tab_style(
      style = cell_text(
        font = "MaruBuri",      
      ),
      locations = cells_source_notes()
    ) |> 
    tab_style(
      style = cell_fill(color = 'grey90'),
      locations = cells_body(rows = seq(1, n_rows, 2))
    )    
}

penguins_gt |> 
  gt_theme_hangul()
```

## `.Rprofile` 설정작업

`.Rprofile` 파일에 테마 함수를 반영시키면 R 세션을 시작할 때마다 테마가 자동으로 로드되어 일일이 코드를 실행할 필요가 없어 작업 효율성을 크게 높여줌은 물론, 프로젝트 간 일관된 스타일과 브랜딩을 유지할 수 있다. 코드 작성 측면에서 테마 함수를 `.Rprofile`에 추가하여 코드 재사용성을 높이고, 테마 관련 설정을 한 곳에서 관리할 수 있게 함으로써 작업 일관성과 전문성이 높아져 시간과 노력을 크게 절약할 수 있다.
\index{.Rprofile}

```{mermaid}
%%| eval: true
%%| echo: false
%%| label: fig-gt-theme-auto
%%| fig-cap: "`gt` 표 테마 적용 작업흐름"
%%| fig-align: center
%%| fig-width: 5

graph LR;

  A["테마 스크립트 <br>생성"] --> B["테마 함수<br> 작성"];
  B --> C[".Rprofile <br> 파일 반영"];
  C --> D["테마 자동 <br> 로딩"];
  D --> E["프로젝트 <br> 테마 적용"];
```

<!-- ![`gt` 표 테마 적용 작업흐름](images/gt_theme_hangul_workflow.png) -->

작성한 테마를 매번 코드를 "복사하여 붙여넣기" 하여 사용하는 대신
`.Rprofile` 파일에 반영하여 매번 `gt` 표를 제작할 때마다 
`gt_theme_hangul()` 테마를 적용하는 방법은 다음과 같다. 
먼저, `usethis` 패키지 `edit_r_profile()` 함수를 호출하여 앞서
작성한 테마를 반영한다.


```{r}
#| eval: false
usethis::edit_r_profile()
```

`gt_theme_hangul()` 테마를 `gt` 표 객체에 반영한다.
스크립트에서부터 시작하여 작성한 함수를 `.Rprofile` 파일에 복사하여 붙여넣는 것으로 
작업은 완료된다.

```{r}
#| eval: false

library(gt)
library(gtExtras)

gt_theme_hangul <- function(gt_tbl) {

  # Grab number of rows of data from gt object
  n_rows <- nrow(gt_tbl$`_data`)

  gt_tbl |>
    gt_theme_538() |>
    tab_options(
      # column_labels.background.color = '#1E61B0', # R logo 파란색
      table.font.names ="NanumSquare",
      heading.title.font.size = px(26),
      heading.subtitle.font.size = px(16),
      heading.background.color = "transparent",
      column_labels.font.weight = 'bold',
      table_body.hlines.width = px(0),
      data_row.padding = px(6),
      heading.align = 'center',
      stub.background.color = "#ffffff",
      stub.font.weight = "bold",
      source_notes.font.size = px(10),
      row.striping.include_table_body = FALSE
    ) |>
    cols_align( align = "center", columns = where(is.numeric)) |>
    cols_align( align = "auto", columns = where(is.character)) |>
    ## 글꼴 달리 적용
    tab_style(
      style = cell_text(
        font = "MaruBuri",
        weight = 'bold'
      ),
      locations = cells_title(groups = 'subtitle')
    ) |>
    tab_style(
      style = cell_text(
        font = "MaruBuri",
        weight = 'bold'
      ),
      locations = cells_body()
    ) |>
    tab_style(
      style = cell_text(
        font = "MaruBuri",
        weight = 'bold'
      ),
      locations = cells_column_labels()
    ) |>
    tab_style(
      style = cell_text(
        font = "MaruBuri",
      ),
      locations = cells_source_notes()
    ) |>
    tab_style(
      style = cell_fill(color = 'grey90'),
      locations = cells_body(rows = seq(1, n_rows, 2))
    )
}
```

`.Rprofile` 파일에 `gt` 사용자 정의 테마가 지정되어 있기 때문에 새로 R
세션을 시작하면 `gt_theme_hangul()` 테마를 프로젝트 어디에서든지 사용할 수 있다.

```{r}
#| eval: false

original_penguins_gt <- penguins |> 
  drop_na() |> 
  count(species, sex) |> 
  pivot_wider(names_from = sex, values_from = n, values_fill = 0) |> 
  janitor::adorn_totals(where = "col", name = "합계") |> 
  rename(펭귄종 = species, 암컷 = female, 수컷 = male) |> 
  as_tibble() |> 
  gt(rowname_col = "펭귄종") |> 
    tab_header(
      title = md("남극 펭귄 **암수와 종** 빈도표"),
      subtitle = md("`palmerpenguins` 데이터 패키지")
    ) |> 
    grand_summary_rows(
      columns = c(펭귄종, 암컷, 수컷),
      fns = list(
        '합계' = ~sum(.) 
      ),
      fmt = ~ fmt_number(., use_seps = FALSE, decimals = 0),
      missing_text = '-'
    )  |> 
    cols_align("center") |> 
    opt_row_striping() |> 
    tab_source_note(
      source_note = md("자료출처: `penguins` 데이터셋")
  )

original_penguins_gt |> 
  gtsave("images/rprofile_original.png")

theme_penguins_gt <- original_penguins_gt |> 
  gt_theme_hangul()

theme_penguins_gt |> 
  gtsave("images/rprofile_hangul_theme.png")
```


:::{layout="[49.5, -1, 49.5]"}

![`gt_theme_hangul()` 테마 적용
전](images/rprofile_original.png){#fig-before-theme}

![`gt_theme_hangul()` 테마 적용
후](images/rprofile_hangul_theme.png){#fig-after-theme}

:::


## 연습문제 {.unnumbered}

### 객관식 {.unnumbered}

1. `gt` 패키지는 어떤 프로그래밍 언어의 생태계에 속해 있나요?
   a) Python
   b) R
   c) JavaScript
   d) C++

::: {.content-visible when-format="revealjs"}   
   정답: b) R
   설명: `gt` 패키지는 R Tidyverse 생태계의 일부로, R 언어를 사용하는 데이터 과학자들을 위한 표 제작 도구입니다.
:::   

2. `gtExtras` 패키지의 주요 기능은 무엇인가요?
   a) 데이터 처리 속도 향상
   b) 표 시각화 향상
   c) 통계 분석 기능 추가
   d) 자동 코드 생성

::: {.content-visible when-format="revealjs"}   
   정답: b) 표 시각화 향상
   설명: `gtExtras` 패키지는 `gt` 패키지의 기능을 확장하고 보완하여 보다 세련되고 미려한 표 시각화를 가능하게 합니다.
:::   

3. 사용자 정의 테마를 개발하는 이유는 무엇인가요?
   a) 속도 최적화
   b) 보안 강화
   c) 개성과 전문성 반영
   d) 호환성 향상
   
::: {.content-visible when-format="revealjs"}   
   정답: c) 개성과 전문성 반영
   설명: 사용자 정의 테마 개발은 특정 요구사항이나 브랜딩 지침을 맞춤화하고, 복잡한 데이터 구조나 시각화 요구사항을 충족시키며, 개성과 전문성을 표에 반영하기 위해 중요합니다.
:::

### 서술형 {.unnumbered}

1. `gt` 패키지를 사용하여 표를 제작할 때 고려해야 할 디자인 요소들은 무엇인가요?

::: {.content-visible when-format="revealjs"}
   정답 및 설명: `gt` 패키지를 사용할 때 고려해야 할 디자인 요소로는 표의 색상, 글꼴, 정렬, 스타일, 테마 등이 있습니다. 이러한 요소들은 데이터의 시각적 표현을 개선하고, 독자의 이해를 돕는데 중요한 역할을 합니다.
:::   

2. `gtExtras` 패키지를 사용하여 표에 적용할 수 있는 다양한 테마의 예시를 들어보세요.

::: {.content-visible when-format="revealjs"}
   정답 및 설명: `gtExtras` 패키지는 다양한 테마를 제공합니다. 예를 들어, `gt_theme_538`, `gt_theme_espn`, `gt_theme_nytimes`, `gt_theme_guardian`, `gt_theme_pff` 등이 있으며, 이들은 각기 다른 스타일과 색상 팔레트를 표에 적용하여 다양한 시각적 효과를 제공합니다.
:::