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R语言入门--第十七节(R markdown)

2020-06-01  本文已影响0人  小贝学生信

在数据分析最后分享时,可将流程的代码、产生结果、图形等完整的、友好的展示成目标格式时(html、pdf、word),R markdown(.Rmd类文件) 是一种很棒的格式。实际上,目前简书也是在用markdown,看来是一种非常流行的笔记语言,目前语法也是最基础的了解,之后有必要深入的了解。

一、基础语法

样例模板

二、Rmd结构框架

Rmd文件中主要包括两种重要的结构类型,参考上图Rmd提供的模板

1、YAML文件头

即两个---之间的内容,交代了一些基本信息。此外在复杂的Rmd文件中也可设置提供参数,以及插入参考文献的高级用法,这里就不介绍了(实际上没怎么看明白...)

可以在开头处依据标题建立一个链接目录。具体设置参考下图

设置目录

2、R代码块

空白R代码块
(1)插入方式:
(2)代码段名字

值得注意的是:setup 这个代码段名称具有特殊意义。当处于笔记本模式时,名称为 setup 的代码段会在任何其他代码运行前自动运行一次。所以我觉得一般放置加载包,全局设置等代码

(2)代码段选项

补充:代码除了输出一般文本与表格,也可输出、展示表格类数据框。
可以使用knitr::kable()函数,此外也有 xtable、stargazer、pander、tables 和 ascii 包均提供成套的输出工具(在本文最后一个示例中,即使用xtable包展示表格)

knitr::kable()
(3)内联代码

三、Rmd结构框架示例

(1)新建Rmd文件;
(2)删除除标题的模板,复制、粘贴下列代码;

---
title: "TEST"
author: "li"
date: "2020/6/1"
output:
  html_document: default
  pdf_document: default
  word_document: default
---

# Regression Report

```{r echo=FALSE, warning=FALSE, results='hide'}
n <- nrow(women)
fit <- lm(weight ~ height, data=women)
sfit <- summary(fit)
b <- coefficients(fit)
```


Linear regression was used to model the relationship between weights and height in a   sample of `r n` women. The equation **weight = `r round(b[[1]], 2)` + `r b[[2]]` * height** accounted for `r round(sfit$r.squared, 2)`% of the variance in weights. The ANOVA table is given below. 


```{r echo=FALSE, warning=FALSE, results='asis'}
library(xtable)
options(xtable.comment=FALSE)  #省略多余的信息
print(xtable(sfit), type='html', html.table.attributes="border=0")  
#html.table.attributes="border=0"将1像素边界删去
```  
&nbsp;          
The regression is plotted in the following figure.


```{r echo=FALSE, message=FALSE, warning=FALSE, fig.width=5, fig.height=4}
library(ggplot2)
ggplot(data=women, aes(x=height, y=weight)) +
  geom_point() +
  geom_smooth(method="lm")
```

(3)点击右上角保存按钮,文件取名test.Rmd(第一步的命名是给文档的大标题)
(4)转换为html(默认)、pdf或者word格式,依自己需求而定。


test.html

如上图,的确很简洁明了。注意下就是pdf转换需要下载MiKTex外部软件,刚才试了下都失败了。过几天再试试看。


综上,结合教材,简单学习了下R markdown的相关知识,markdown还有很多知识点值得深入的学习。

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