Вступление

Для моего исследования я работал над множеством отчетов, которые включают кодирование с помощью R и аннотирование моих кодов. А уценка R стала отличным вспомогательным инструментом для создания этих отчетов. Он может объединить ваши коды, их результаты и ваши комментарии в одном месте. Затем он помогает визуализировать выходные данные в различных форматах, таких как PDF, Word и другие, одним нажатием кнопки.

Помимо того, что R markdown является отличным инструментом для моего исследования, он также идеально подходит для лиц, принимающих решения, которые хотят получить представление о результатах, но не хотят углубляться в коды, стоящие за ним. Итак, в этой статье давайте рассмотрим этот удобный инструмент.

Как начать

Вы можете создать новый файл .Rmd в RStudio, выбрав «Файл»> «Новый файл»> «R Markdown».

Основы Markdown

Если вы понимаете основы, изложенные ниже, значит, вы наполовину создали свой первый файл уценки R:

1. Фрагмент кода
2. Различные типы форматирования текста: заголовок, шрифт и т. Д.

Теперь перейдем к каждой части.

Форматирование текста

Markdown helps to create different text formats, such as:
- **Headings**
# 1st Level Header
## 2nd Level Header
Markdown helps to create different text formats, such as:
- **Headings**
# 1st Level Header
## 2nd Level Header
### 3rd Level Header
#### 4th Lever Header
- **Italic**  
*italic* or _italic_
- **Bold**  
**bold**   __bold__
- **Superscript**  
superscript^2^
- **Subscript**  
subscript~2~
We can also use markdown to make:
- **Latex Equation**  
$\frac{1}{n} = n^{2}$
- **Bibliography, footnotes, citations**  
[rmarkdown cheatsheet](https://rmarkdown.rstudio.com/authoring_quick_tour.html#Overview) [^1]
[^1]: R-base
- **Table**
Col1          | Col2
------------- | -------------
Content Col1  | Content Col2
Content Col1  | Content Col2

Дополнительную информацию вы можете найти по этой ссылке .

Фрагмент кода

Чтобы добавить новый фрагмент кода, вы можете использовать Ctrl + Alt + I или создать его вручную:

```{r}
code
```

Фрагмент кода имеет следующие локальные параметры:

include = FALSEне позволяет коду и его результату появиться в конечном файле. R Markdown по-прежнему выполняет код во фрагменте, и результаты могут использоваться другими фрагментами.

echo = FALSE не позволяет использовать код, но позволяет отображать результаты в окончательном файле.

message = FALSE не позволяет сгенерированным кодом сообщениям появляться в конечном файле.

warning = FALSE не позволяет предупреждениям, сгенерированным кодом, появляться в конечном файле.

fig.cap = "..." добавляет заголовок к окончательной графике.

Я покажу вам пример того, как все это работает.

```{r,fig.cap = "Relationship between wind and pressure",  echo = FALSE, message = FALSE}
library(dplyr)
library(ggplot2)
data = storms
ggplot(data = data,
       mapping = aes(x = pressure, y = wind, color = status)) +
  geom_point( alpha = 0.3,
              size = 2) +
  labs(title = "Relationship Between Wind and Pressure of Storms",
       subtitle = "By Chi Nguyen",
       caption = "Source:dplyr package",
       x = " Pressure",
       y = "Wind",
       color = "Type of Storms") + 
  theme_set(theme_bw())
```

      

       Figure 2: Chunk code
      

Документ R Markdown может включать в себя ряд параметров, которые задаются при отчетности. Параметры действительно полезны, когда вы хотите повторно визуализировать аналогичный отчет с новыми входными значениями, например:

• Создайте отчет для конкретного отдела или географической области.
• Создайте отчет за определенный период времени.
• так далее.,

---
title: "R markdown"
author: "Chi Nguyen"
date: "9/17/2021"
output: html_document
params: 
  year: '1975'
---
```{r, message = FALSE}
library(dplyr)
data = storms 
count_storm_75 = length(data$status[which(data$year == params$year)])
count_storm_75 ```

      

       Figure 3: Using parameters
      

Заключение

В R markdown есть масса интересных функций, о которых вы можете подробно прочитать в этой полезной ссылке на кулинарную книгу . R markdown может выполнять код на многих других языках, таких как Python, SQL, Bash, Rcpp, Stan, JavaScript, CSS и т. Д. Я думаю, что это отличный инструмент для изучения, и он определенно поможет вам выполнить большую часть работы в будущее.