R Packages, Markdown болон Notebooks-н танилцуулга

Last updated on 2026-04-29 | Edit this page

Overview

Questions

  • R package гэж юу вэ?
  • R багцуудыг хэрхэн суулгах вэ?
  • R Markdown ба R Notebooks гэж юу вэ?
  • Би R кодыг текст болон графиктай хэрхэн нэгтгэх вэ?
  • Би хэрхэн .Rmd файлыг .html болгон хөрвүүлэх вэ?

Objectives

  • R package гэж юу болохыг ойлгоорой
  • packages табыг ашиглан багцуудыг суулгана уу.
  • R кодыг ашиглан багцуудыг суулгана уу.
  • R Markdown болон R Notebooks-ийн үндсэн синтаксийг ойлгох

Хүлээн зөвшөөрөлт

Энэхүү семинарыг Дата мужааны хичээлүүдийн материалыг ашиглан тохируулсан R for Social Scientists, ялангуяа lesson 00-intro болон lesson 06-rmarkdown.

Бусад материал

Зөвлөгөөний 2 слайдыг үзнэ үү энд

2-р семинарын бичлэгийг үзнэ үү энд

R packages гэж юу вэ?

R Packages нь үндсэн нэгжүүд юм дахин давтагдах боломжтой R код. Эдгээр нь дахин ашиглах боломжтой R функцүүдийн цуглуулга юм. жишээ өгөгдөл, хэрхэн ашиглахыг тодорхойлсон баримт бичиг функцууд.

Үндсэн R болон багцуудын хооронд ямар ялгаа байдаг вэ?

base R package R-г хэлээр ажиллах боломжийг олгодог үндсэн функцуудыг агуулсан:

  • Арифметик
  • Оролт/гаралт
  • Програмчлалын үндсэн дэмжлэг гэх мэт

R програм хангамжийг base R багц суулгасан үед түгээдэг. онд base R суулгацаас гадна 20,000 гаруй суулгац бий R-ийн үйл ажиллагааг өргөтгөхөд ашиглаж болох нэмэлт багцууд. Эдгээрийн ихэнхийг R хэрэглэгчид бичсэн бөгөөд ашиглах боломжтой болгосон Comprehensive R Archive Network-д байршуулсантай адил төвлөрсөн хадгалах газруудад CRAN, хүн бүр өөрийн R орчинд татаж аваад суулгах боломжтой.

CRAN нь дэлхий даяар хадгалдаг ftp болон вэб серверүүдийн сүлжээ юм R-д зориулсан код болон баримт бичгийн ижил, сүүлийн үеийн хувилбарууд.

R код болон packages табыг ашиглан багцуудыг суулгаж байна

Бид энэ семинарт tidyverse болон here багцуудыг ашиглах болно.

Та эдгээр багцуудыг командыг бичээд консолоос суулгаж болно install.packages(), эсвэл packages табаас.

Бид консолоос tidyverse, багцаас here-г суулгана. таб.

R 

install.packages("tidyverse")

OUTPUT 

The following package(s) will be installed:
- tidyverse [2.0.0]
These packages will be installed into "/home/rstudio/lesson/renv/profiles/lesson-requirements/renv/library/linux-ubuntu-noble/R-4.5/x86_64-pc-linux-gnu".

# Installing packages --------------------------------------------------------
[32m✔[0m tidyverse 2.0.0                          [linked from cache]
Successfully installed 1 package in 3.5 milliseconds.

Та packages-оос багц суулгасан эсэхийг харах боломжтой таб (анхдагчаар баруун доод талд). Та мөн тушаал бичиж болно installed.packages()-г консол руу оруулаад гаралтыг шалгана уу.

Screenshot of Packages pane

Мөн packages табаас багцуудыг суулгаж болно. packages дээр таб дээр Install дүрс дээр товшоод багцын нэрийг бичиж эхлээрэй Та текст хайрцагт оруулахыг хүсч байна. Таныг бичиж байх үед таны эхлэлд тохирсон багцууд тэмдэгтүүд доош унадаг жагсаалтад гарч ирэх бөгөөд ингэснээр та сонгох боломжтой тэд.

Screenshot of Install Packages Window

Install Packages цонхны доод талд Install-ийг шалгах нүд байна хамаарал. Энэ нь анхдагчаар тэмдэглэгдсэн байдаг бөгөөд энэ нь ихэвчлэн таны хүссэн зүйл юм. Багцууд нь бусад зүйлд суулгасан функцуудыг ашиглаж чаддаг (мөн хийдэг). багцууд, тиймээс багцад агуулагдах функцүүдийн хувьд та зөв ажиллахын тулд суулгаж байгаа бол өөр багцууд байж болно тэдэнтэй хамт суулгана. Install dependencies сонголт нь баталгаажуулдаг ийм зүйл болдог гэж.

Challenge

Дасгал хийх

Packages табыг ашиглан та tidyverse болон хоёулаа байгаа гэдгээ баталгаажуулна уу here багц суулгасан.

Багцын табыг доош гүйлгэж tidyverse руу очно уу. Та мөн цөөн хэдэн зүйлийг бичиж болно тэмдэгтүүдийг хайлтын талбарт оруулна. tidyverse багц нь үнэхээр a ggplot2 болон dplyr зэрэг багц багц бусад багцуудыг зөв ажиллуулахыг шаарддаг. Эдгээр бүх багцууд байх болно автоматаар суулгана. Өмнө нь ямар багц байсан бэ гэдгээс хамаарна Таны R орчинд суулгасан бол tidyverse-г суулгаж болно маш хурдан эсвэл хэдэн минут болно. Суулгац үргэлжилж байх үед, түүний явцтай холбоотой мессежийг консол дээр бичих болно. Та байгаа бүх багцыг харах боломжтой болно суулгасан.

Суулгах процесс нь CRAN репозитор руу ханддаг тул танд хэрэгтэй болно багцуудыг суулгах интернет холболт.

Мөн бусад репозитороос багц суулгах боломжтой Github эсвэл локал файлын системийн хувьд бид эдгээрийг үзэхгүй Энэ семинар дахь сонголтууд.

R Markdown болон R Notebooks

R Markdown нь танд ямар ч саадгүй хийх боломжийг олгодог уян хатан төрлийн баримт бичиг юм гүйцэтгэх боломжтой R код болон түүний гаралтыг тексттэй нэг дор нэгтгэнэ баримт бичиг.

R Notebook нь R Markdown-д зориулсан тусгай интерактив гүйцэтгэх горим юм (Rmd) баримт бичиг. Кодын хэсгүүдийг бие даан, интерактив байдлаар гүйцэтгэдэг RStudio засварлагч дотор.

R Markdown баримтыг олон статик болон хувиргах боломжтой PDF (.pdf), Word (.docx) болон HTML зэрэг динамик гаралтын форматууд (.html).

Сайн бэлтгэсэн R Markdown эсвэл Notebook баримт бичгийн үр өгөөж дүүрэн байна давтах чадвар. Хэрэв та өгөгдөл анзаарсан бол энэ нь бас гэсэн үг юм транскрипцийн алдаа, эсвэл та шинжилгээндээ илүү их мэдээлэл нэмэх боломжтой, Та тайланд өөрчлөлт оруулахгүйгээр дахин эмхэтгэх боломжтой болно бодит баримт бичиг.

R Notebook файл үүсгэж байна

RStudio-д шинэ R Markdown документ үүсгэхийн тулд File -> New File -> R Notebook дээр товшино уу. Танаас шаардлагатай багцуудыг суулгахыг шаардаж магадгүй Та үүнийг анх удаа хийж байна.

R Notebook-н үндсэн бүрэлдэхүүн хэсгүүд

YAML Толгой хэсэг

Гаралтыг удирдахын тулд YAML (YAML тэмдэглэгээний хэл биш) толгой хэсэг байна. хэрэгтэй:

---
title: "My Awesome Report"
output: html_document
---

Гарчиг нь эхэнд байгаа гурван зураасаар тодорхойлогддог (---) ба төгсгөлд байгаа гурван зураас (---).

YAML-д шаардлагатай цорын ганц талбар нь output: бөгөөд энэ нь таны хүссэн гаралтын төрөл. Энэ нь html_document байж болно, a pdf_document, эсвэл word_document. Бид HTML-ээс эхэлнэ баримтжуулж, дараа нь бусад хувилбаруудыг хэлэлцэнэ.

Гарчигны дараа баримт бичгийн үндсэн хэсгийг эхлүүлэхийн тулд та бичиж эхэлнэ YAML толгой хэсгийн төгсгөлийн дараа (жишээ нь, хоёр дахь ----ийн дараа).

Markdown синтакс

Markdown бол формат нэмэх боломжийг олгодог түгээмэл тэмдэглэгээний хэл юм болд, налуу, code зэрэг текстийн элементүүд. The форматлах нь тэмдэглэгээ (.md) баримт бичигт шууд харагдахгүй, Та Word баримтаас харж байгаа шиг. Харин та Markdown синтакс нэмнэ текст рүү, дараа нь өөр өөр файл болгон хөрвүүлэх боломжтой Markdown синтаксийг орчуулах. Markdown нь ашигтай учраас ашигтай хөнгөн, уян хатан, платформоос хамааралгүй.

RStudio нь форматыг бодит цагийн урьдчилан харах боломжийг олгодог- дээр дарна уу Visual чихийг дарж Markdown-ийг, эсвэл Source-г түүгээр түүгээр дарна уу. Markdown.

Гарчиг

Текстийн өмнө байрлах # нь Markdown-д энэ текст нь a гарчиг. Илүү олон # нэмэх нь гарчгийг жижигрүүлнэ, өөрөөр хэлбэл нэг # нь эхний түвшний гарчиг, хоёр ## нь хоёрдугаар түвшний гарчиг гэх мэт 6-р түвшний гарчиг.

# Title
## Section
### Sub-section
#### Sub-sub section
##### Sub-sub-sub section
###### Sub-sub-sub-sub section

(дээрх нь бас ашиглагдаж байгаа бол зөвхөн түвшинг ашиглана уу)

Форматлах

Үгийг давхараар хүрээлүүлснээр та аливаа зүйлийг зоригтой болгож чадна од, **bold**, эсвэл давхар доогуур зураас, __bold__; болон налуу зураас ганц од, *italics*, эсвэл нэг доогуур зураас ашиглан, _italics_.

Та мөн болд болон налуу-г хослуулан ямар нэгэн зүйл бичиж болно үнэхээр гурвалсан одтой, ***really*** эсвэл чухал доогуур зураас, ___really___; мөн, хэрэв та зоригтой санагдаж байвал (зохистой үг хэллэг) та мөн од болон доогуур зураасыг хослуулан ашиглаж болно. **_really_**, **_really_**.

code-type фонт үүсгэхийн тулд үгийг арын тэмдэгээр хүрээлээрэй. `code-type`.

Кодын хэсгүүд

Кодын хэсгүүд нь R кодыг бичиж, гүйцэтгэх блокууд юм. Тэд эхэлдэг ```{r} and end with ```-тай.

Хэсэг оруулахын тулд Insert товчлуурын хажууд байрлах жижиг сумыг товшино уу засварлагч хэрэгслийн мөрийг сонгоод R-г сонгоно уу.

Chunk ажиллуулахын тулд баруун талд байгаа жижиг ногоон тоглох сумыг дарна уу хэсэг буюу Windows болон Linux дээр Ctrl+Alt+I гарын товчлолыг (эсвэл Mac дээр Cmd+Option+I) ашиглана уу.

Гаралтыг харж байна

Кодын хэсгийг ажиллуулсны дараа график эсвэл өгөгдөл зэрэг үр дүн гарна хураангуй, доторх кодын хэсэг дор шууд гарч ирнэ редактор.

Notebook-аа буулгаж, хуваалцаарай

Шинжилгээ хийж дууссаны дараа та эцсийн өнгөлгөөг үүсгэж болно тайлан.

RStudio засварлагчийн самбар дээрх Preview (эсвэл Render) товчийг дарна уу.

Энэ нь бие даасан HTML файлыг (эсвэл PDF/Word баримтаас хамаарч) үүсгэдэг YAML толгой хэсэгт байгаа тохиргоонууд дээр) өгүүллийг хоёуланг нь багтаасан болно текст болон эцсийн үр дүн.

Та энэ гаралтын файлыг бусадтай хуваалцахгүй байсан ч хялбархан хуваалцаж болно R ашиглах.

Одоо бид хэд хэдэн зүйлийг сурсан тул энэ нь хэрэг болж магадгүй юм тэдгээрийг хэрэгжүүлэх.

Өөрийн шинэ R Notebook үүсгэнэ үү

Шинэ R Notebook: Click File -> New File -> R Notebook нээж эхэл

Та шинэ R Notebook нээх үед зарим тайлбар текстийг өгсөн болно. Энэ устгаж болох тул та өөрийн текст болон кодыг оруулах боломжтой.

Өгөгдлийг татаж авах

Бид SAFI_clean.csv нэртэй өгөгдлийн багцыг ашиглах болно. Шууд татаж авах Энэ файлын холбоос нь: https://github.com/datacarpentry/r-socialsci/blob/main/episodes/data/SAFI_clean.csv. Энэ өгөгдөл нь SAFI Survey Results-н бага зэрэг цэвэршүүлсэн хувилбар юм дээр боломжтой figshare.

Эхлээд бид үүнийг хадгалахын тулд data нэртэй шинэ хавтас үүсгэх хэрэгтэй өгөгдлийн багц. Файлын хэсэг рүү очоод data нэртэй шинэ хавтас үүсгэнэ үү cleaned болон raw гэж нэрлэгддэг хоёр дэд хавтас.

intro_r
│
└── scripts
│
└── data
│    └── cleaned
│    └── raw
│
└─── images
│
└─── documents

Та үүнд ашигласан SAFI_clean.csv датасетийг татаж авах боломжтой GitHub линкээс эсвэл R-тай семинар. Та файлыг эндээс татаж авах боломжтой энэ GitHub link мөн үүнийг data/raw лавлахдаа SAFI_clean.csv болгон хадгална уу үүсгэсэн. Эсвэл үүнийг хуулж буулгах замаар R-с шууд хийж болно таны консол дээр:

download.file( "https://raw.githubusercontent.com/datacarpentry/r-socialsci/main/episodes/data/SAFI_clean.csv", "data/raw/SAFI_clean.csv", mode = "wb" )

Танилцуулга хэсгийг эхлүүлнэ үү

Introduction нэртэй гарчиг хийж, тайлбар бичвэр оруулна уу таны тайланд байх өгөгдлийн багцын талаар. Жишээ нь:

Энэ тайланд SAFI-ын хамт tidyverse багцыг ашигладаг өгөгдлийн багц бөгөөд үүнд дараах баганууд багтана:

-   village
-   interview_date
-   no_members
-   years_liv
-   respondent_wall_type
-   rooms

Та мөн тоонуудыг ашиглан дараалсан жагсаалтыг үүсгэж болно:


1.  village
2.  interview_date
3.  no_members
4.  years_liv
5.  respondent_wall_type
6.  rooms

Мөн tab-доголоор үүрлэсэн зүйлс:


-   village
    -   Name of village
-   interview_date
    -   Date of interview
-   no_members
    -   How many family members lived in a house
-   years_liv
    -   How many years respondent has lived in village or neighbouring
        village
-   respondent_wall_type
    -   Type of wall of house
-   rooms
    -   Number of rooms in house

Markdown синтаксийн дэлгэрэнгүй мэдээллийг the following reference guide үзнэ үү.

Одоо бид preview дээр дарж баримтыг HTML болгон хувиргаж болно. Эх сурвалжийн дээд хэсэгт байрлах товчлуур (зүүн дээд талд). Хэрэв та хадгалаагүй бол Баримт бичиг хараахан байгаа бол та preview-д орох үед үүнийг хийхийг сануулах болно анх удаа.

R Markdown тайлан бичиж байна

Одоо бид харуулахын тулд R код нэмнэ (бид энэ талаар илүү ихийг мэдэх болно Энэ кодыг дараагийн семинарт оруулна уу!).

Эхлээд бид tidyverse ачаалагдсан эсэхийг шалгах хэрэгтэй. Энэ нь хангалттай биш юм tidyverse-г консолоос ачаал, бид үүнийг өөрийн дотор ачаалах шаардлагатай болно R Notebook. Манай өгөгдөлд мөн адил хамаарна. Эдгээрийг ачаалахын тулд бид Манай баримт бичгийн дээд талд (доорх) “кодын хэсэг” үүсгэх шаардлагатай болно YAML толгой).

Кодын хэсгийг Code \> Insert Chunk дээр дарж эсвэл дарж оруулж болно гарын товчлолыг ашиглан Ctrl+Alt+I Windows болон Linux, Cmd+Option+I дээр Mac дээр.

Кодын синтакс нь:

MARKDOWN 

```{r chunk-name}
"Here is where you place the R code that you want to run."
```

R Markdown баримт бичиг нь тайлангийн хэсэг биш гэдгийг мэддэг хэсгийг эхлүүлж дуусгадаг (```) -аас. Энэ нь бас мэддэг Хэсэг доторх код нь r доторх R код байна буржгар хаалт ({}). r-ийн дараа та кодын хэсэгт нэр нэмж болно . Хэсэг хэсгийг нэрлэх нь сонголттой боловч санал болгож байна. Хэсэг бүр нэр байх ёстой өвөрмөц бөгөөд зөвхөн үсэг, тоон тэмдэгтүүд болон - агуулсан.

tidyverse болон манай SAFI_clean.csv файлыг ачаалахын тулд бид дараахыг оруулна. chunk болон үүнийг “тохиргоо” гэж нэрлэнэ. Учир нь бид энэ код эсвэл гаралтыг хүсэхгүй байна Бидний үзүүлсэн HTML баримт бичигт харуулахын тулд бид include = FALSE-г нэмнэ кодын хэсэгчилсэн нэрний дараах сонголт ({r setup, include = FALSE}).

MARKDOWN 

```{r setup, include = FALSE}
library(tidyverse)
library(here)
interviews <- read_csv(here("data/raw/SAFI_clean.csv"), na = "NULL")
```
Callout

Чухал тэмдэглэл!

.Rmd баримт бичигт өгсөн файлын замууд, жишээ нь. .csv файлыг ачаалах, .Rmd баримт бичигтэй харьцангуй бөгөөд төслийн үндэс биш.

Бид файлыг хадгалахын тулд here() функцийг ашиглахыг зөвлөж байна таны төсөлд нийцсэн замууд.

Хүснэгт оруулах

Дараа нь бид өрхийн дундаж хэмжээг харуулсан хүснэгт үүсгэх болно village болон memb_assoc-р бүлэглэсэн. Бид үүнийг шинээр бий болгосноор хийж чадна кодын хэсэг бөгөөд үүнийг “interview-tbl” гэж нэрлэнэ. Эсвэл та гаргаж ирж болно илүү бүтээлч зүйл (зүгээр л нэрлэх дүрмийг баримтлахаа санаарай).

Бид дараа нь энэ кодын талаар илүү ихийг мэдэх болно!

Гаралтыг харахын тулд дээд талд байгаа ногоон гурвалжин бүхий кодын хэсгийг ажиллуулна уу хэсгийн баруун буланд эсвэл гарын товчлолоор: Windows болон Linux дээрх Ctrl+Alt+C, эсвэл Mac дээрх Cmd+Option+C.

Хүснэгтийг манай гаралтын баримт бичигт сайн форматласан эсэхийг шалгахын тулд бид knitr багцаас kable() функцийг ашиглах шаардлагатай болно. The kable() функц нь таны R кодын гаралтыг авч a болгон сүлждэг сайхан харагдаж байна HTML хүснэгт. Та мөн өөр өөр талуудыг зааж өгч болно хүснэгт, жишээ нь. баганын нэр, гарчиг гэх мэт.

Хүссэн гаралтыг авахын тулд кодын хэсгийг ажиллуулна уу.

R 

interviews %>%
    filter(!is.na(memb_assoc)) %>%
    group_by(village, memb_assoc) %>%
    summarize(mean_no_membrs = mean(no_membrs)) %>%
  knitr::kable(caption = "We can also add a caption.", 
               col.names = c("Village", "Member Association", 
                             "Mean Number of Members"))
We can also add a caption.
Village Member Association Mean Number of Members
Chirodzo no 8.062500
Chirodzo yes 7.818182
God no 7.133333
God yes 8.000000
Ruaca no 7.178571
Ruaca yes 9.500000

Олон төрлийн R багцуудыг хүснэгт үүсгэхэд ашиглаж болно. Зарим нь илүү өргөн хэрэглэгддэг сонголтуудыг доорх хүснэгтэд жагсаав.

Name Creator(s) Description
condformat Oller Moreno (2022) Apply and visualize conditional formatting to data frames in R. It renders a data frame with cells formatted according to criteria defined by rules, using a tidy evaluation syntax.
DT Xie et al. (2023) Data objects in R can be rendered as HTML tables using the JavaScript library ‘DataTables’ (typically via R Markdown or Shiny). The ‘DataTables’ library has been included in this R package.
formattable Ren and Russell (2021) Provides functions to create formattable vectors and data frames. ‘Formattable’ vectors are printed with text formatting, and formattable data frames are printed with multiple types of formatting in HTML to improve the readability of data presented in tabular form rendered on web pages.
flextable Gohel and Skintzos (2023) Use a grammar for creating and customizing pretty tables. The following formats are supported: ‘HTML’, ‘PDF’, ‘RTF’, ‘Microsoft Word’, ‘Microsoft PowerPoint’ and R ‘Grid Graphics’. ‘R Markdown’, ‘Quarto’, and the package ‘officer’ can be used to produce the result files.
gt Iannone et al. (2022) Build display tables from tabular data with an easy-to-use set of functions. With its progressive approach, we can construct display tables with cohesive table parts. Table values can be formatted using any of the included formatting functions.
huxtable Hugh-Jones (2022) Creates styled tables for data presentation. Export to HTML, LaTeX, RTF, ‘Word’, ‘Excel’, and ‘PowerPoint’. Simple, modern interface to manipulate borders, size, position, captions, colours, text styles and number formatting.
pander Daróczi and Tsegelskyi (2022) Contains some functions catching all messages, ‘stdout’ and other useful information while evaluating R code and other helpers to return user specified text elements (e.g., header, paragraph, table, image, lists etc.) in ‘pandoc’ markdown or several types of R objects similarly automatically transformed to markdown format.
pixiedust Nutter and Kretch (2021) ‘pixiedust’ provides tidy data frames with a programming interface intended to be similar to ’ggplot2’s system of layers with fine-tuned control over each cell of the table.
reactable Lin et al. (2023) Interactive data tables for R, based on the ‘React Table’ JavaScript library. Provides an HTML widget that can be used in ‘R Markdown’ or ‘Quarto’ documents, ‘Shiny’ applications, or viewed from an R console.
rhandsontable Owen et al. (2021) An R interface to the ‘Handsontable’ JavaScript library, which is a minimalist Excel-like data grid editor.
stargazer Hlavac (2022) Produces LaTeX code, HTML/CSS code and ASCII text for well-formatted tables that hold regression analysis results from several models side-by-side, as well as summary statistics.
tables Murdoch (2022) Computes and displays complex tables of summary statistics. Output may be in LaTeX, HTML, plain text, or an R matrix for further processing.
tangram Garbett et al. (2023) Provides an extensible formula system to quickly and easily create production quality tables. The processing steps are a formula parser, statistical content generation from data defined by a formula, and rendering into a table.
xtable Dahl et al. (2019) Coerce data to LaTeX and HTML tables.
ztable Moon (2021) Makes zebra-striped tables (tables with alternating row colors) in LaTeX and HTML formats easily from a data.frame, matrix, lm, aov, anova, glm, coxph, nls, fitdistr, mytable and cbind.mytable objects.

Хэсэг гаралтыг тохируулах

Кодоос урьдчилан сэргийлэхийн тулд include = FALSE-г кодын хэсэг болгон ашиглахыг бид дурдсан болон сүлжмэл баримт бичигт хэвлэхээс гарна. Нэмэлт байдаг -д кодын хэсгүүдийг хэрхэн харуулахыг тохируулах боломжтой сонголтууд гаралтын баримт бичиг. Сонголтуудыг дараа нь кодын хэсэгт оруулна chunk-name ба таслалаар тусгаарлагдсан, жишээлбэл. {r chunk-name, eval = FALSE, echo = TRUE}.

Option Options Output
eval TRUE or FALSE Whether or not the code within the code chunk should be run.
echo TRUE or FALSE Choose if you want to show your code chunk in the output document. echo = TRUE will show the code chunk.
include TRUE or FALSE Choose if the output of a code chunk should be included in the document. FALSE means that your code will run, but will not show up in the document.
warning TRUE or FALSE Whether or not you want your output document to display potential warning messages produced by your code.
message TRUE or FALSE Whether or not you want your output document to display potential messages produced by your code.
fig.align default, left, right, center Where the figure from your R code chunk should be output on the page
Challenge

Дасгал хийх

Кодтой хэсэг дэх өөр өөр сонголтуудыг ашиглан тоглоорой хүснэгтийг харж, сонголт бүр гаралтад юу хийхийг харна уу.

Хэрэв та eval = FALSE болон echo = FALSE-ийг ашиглавал яах вэ? юу вэ Энэ болон include = FALSE хоёрын ялгаа юу?

{r eval = FALSE, echo = FALSE}-р хэсэг үүсгээд дараа нь үүсгэ харьцуулахын тулд {r include = FALSE}-тай өөр нэг хэсэг. eval = FALSE болон echo = FALSE нь кодыг хэсэг болгон ажиллуулахгүй, кодыг харуулахгүй сүлжмэл баримт бичигт. Кодын хэсэг нь үндсэндээ байхгүй хэзээ ч ажиллуулж байгаагүй тул буулгасан баримт бичиг. Харин include = FALSE байх болно кодыг ажиллуулж, дараа ашиглахын тулд гаралтыг хадгална.

Шугамын R код

Одоо бид R кодыг ашиглан тодорхой тайлбарлах болно статистик. In-line R кодыг ашиглахын тулд бид өөрсдийнхөө арын тэмдэгтүүдийг ашигладаг Markdown хэсэгт ашиглагдаж, r-ээр биднийг мөн гэдгийг зааж өгсөн R-код үүсгэх. Мөрийн код болон кодын хэсэг хоёрын ялгаа арын тэмдэгтүүдийн тоо юм. Шугамын R код нь нэг буцах тэмдэг ашигладаг (`r`), харин кодын хэсэг нь гурван арын тэмдэг ашигладаг (```r```).

Жишээлбэл, өнөөдрийн огноо `r Sys.Date()`, байх болно дараах байдлаар үзүүлсэн: өнөөдрийн огноо 2026-04-29.
Код нь гаралтын баримт бичигт өнөөдрийн огноог харуулах болно (за, техникийн хувьд баримт бичгийг хамгийн сүүлд сүлжсэн эсвэл урьдчилан үзсэн огноо).

R кодыг ашиглах хамгийн сайн арга бол кодын хэмжээг багасгах явдал юм та кодын гаралтыг бэлтгэх замаар шугаман гаралтыг гаргах хэрэгтэй хэсгүүд. Бид дундаж өрхийг танилцуулах сонирхолтой байна гэж бодъё тосгон дахь хэмжээ.

R 

# create a summary data frame with the mean household size by village
mean_household <- interviews %>%
    group_by(village) %>%
    summarize(mean_no_membrs = mean(no_membrs))

# and select the village we want to use
mean_chirodzo <- mean_household %>%
  filter(village == "Chirodzo")

Одоо бид тосгон бүрийн арга хэрэгслийн талаар мэдээлэл өгөх боломжтой. мөн дундаж утгыг шугамын R-код болгон оруулна. Жишээ нь:

Чиродзо тосгоны өрхийн дундаж хэмжээ `r round(mean_chirodzo$mean_no_membrs, 2)` байна

болдог…

Чиродзо тосгоны өрхийн дундаж хэмжээ 7.08.

Бид бодит утгуудын оронд мөрийн R кодыг ашиглаж байгаа тул бид Хэрэв бид автоматаар шинэчлэгдэх динамик баримт бичгийг үүсгэсэн өгөгдлийн багц болон/эсвэл кодын хэсгүүдэд өөрчлөлт оруулах.

Талбай

Эцэст нь бид бас талбайг оруулах тул бидний баримт бичиг арай илүү байна өнгөлөг, арай уйтгартай. Бид ашиглах код үүсгэх болно хуйвалдаан.

R 

interviews_plotting <- interviews %>%
  ## pivot wider by items_owned
  separate_rows(items_owned, sep = ";") %>%
  ## if there were no items listed, changing NA to no_listed_items
  replace_na(list(items_owned = "no_listed_items")) %>%
  mutate(items_owned_logical = TRUE) %>%
  pivot_wider(names_from = items_owned, 
              values_from = items_owned_logical, 
              values_fill = list(items_owned_logical = FALSE)) %>%
  ## pivot wider by months_lack_food
  separate_rows(months_lack_food, sep = ";") %>%
  mutate(months_lack_food_logical = TRUE) %>%
  pivot_wider(names_from = months_lack_food, 
              values_from = months_lack_food_logical, 
              values_fill = list(months_lack_food_logical = FALSE)) %>%
  ## add some summary columns
  mutate(number_months_lack_food = rowSums(select(., Jan:May))) %>%
  mutate(number_items = rowSums(select(., bicycle:car)))

R 

interviews_plotting %>%
  ggplot(aes(x = respondent_wall_type)) +
  geom_bar(aes(fill = village))

Мөн бид fig.cap хэсэгчилсэн сонголтоор тайлбар үүсгэж болно.

R 

interviews_plotting %>%
  ggplot(aes(x = respondent_wall_type)) +
  geom_bar(aes(fill = village), position = "dodge") + 
  labs(x = "Type of Wall in Home", y = "Count", fill = "Village Name") +
  scale_fill_viridis_d() # add colour deficient friendly palette
I made this plot!
I made this plot!

Бусад гаралтын сонголтууд

Та R Markdown-ыг PDF эсвэл Word документ (бусад) болгон хөрвүүлэх боломжтой. Preview товчлуурын хажууд байрлах жижиг гурвалжин дээр дарж a авна уу унадаг цэс. Эсвэл та pdf_document эсвэл word_document-г оруулж болно файлын анхны толгой хэсэг.

---
title: "My Awesome Report"
author: "Author name"
date: ""
output: word_document
---
Callout

Жич: PDF баримт үүсгэх

.pdf баримт бичгийг үүсгэхийн тулд нэмэлт программ суулгах шаардлагатай байж магадгүй. R багц tinytex нь энэ үйл явцыг хийхэд туслах зарим хэрэгслээр хангадаг R хэрэглэгчдэд илүү хялбар. tinytex суулгасан бол ажиллуул tinytex::install_tinytex() шаардлагатай программ хангамжийг суулгана уу (та Үүнийг зөвхөн нэг удаа хийх хэрэгтэй) дараа нь Knit-г pdf tinytex рүү оруулах үед нэмэлт LaTeX багцуудыг автоматаар илрүүлж суулгана pdf баримт бичгийг гаргахад шаардлагатай. Дэлгэрэнгүй мэдээллийг tinytex website дээрээс авна уу.

Callout

Тайлбар: R Markdown файлд ишлэл оруулж байна

Үүнийг ашиглан R Markdown файлд ишлэл оруулах боломжтой засварлагч хэрэгслийн самбар. Засварлагч хэрэгслийн самбар нь нийтлэг харагддаг форматыг агуулдаг текст засварлагчдад ихэвчлэн харагддаг товчлуурууд (жишээ нь, тод, налуу товчлуурууд). Хэрэгслийн самбарт тохиргоо унадаг цэсийг ашиглан хандах боломжтой (хажуу Preview унадаг цэс) Use Visual Editor-ийг сонгоно уу Crtl+Shift+F4 товчлолоор хандах боломжтой. Эндээс, дарна уу Insert нь Citation-ийг сонгохыг зөвшөөрдөг (товчлол: Crtl+Shift+F8). Жишээлбэл, From DOI дотор 10.1007/978-3-319-24277-4-г хайж байна оруулах нь ggplot2 [@wickham2016]-ийн ишлэлийг өгөх болно. Энэ мөн ‘references.bib’ доторх ишлэл(үүд)-ийг одоогийн байдлаар хадгалах болно ажлын лавлах. Дэлгэрэнгүйг R Studio website-д зочилно уу мэдээлэл. Зөвлөмж: холбогдох багцаас ишлэлийн мэдээллийг авах citation("package") ашиглан хийж болно.

Нөөц

Key Points
  • install.packages() ашиглан багц (номын сан) суулгах
  • Багцуудыг ачаалахын тулд library() ашиглана уу
  • R Markdown нь хуулбарлах баримт бичиг үүсгэхэд хэрэгтэй хэл юм текст болон гүйцэтгэх боломжтой R кодыг хослуулсан
  • Гаралтын баримт бичгийн форматыг хянахын тулд бөөн сонголтуудыг зааж өгнө үү