Question

我一直在阅读关于R Markdown（here，here和here）并使用它来创建可靠的报告。我想尝试使用我正在运行的小代码进行一些临时分析，并将它们转换为更具伸缩性的数据报告。

我的问题相当广泛：是否有正确的方法来围绕R Markdown项目组织代码？比方说，有一个生成所有数据结构的脚本吗？

例如：我们说我有cars数据集，并且我已经在制造商处引入了商业数据。如果我想将制造商附加到当前cars数据集，然后使用操纵数据集cars.by.name为每个公司生成单独的汇总表，并使用{{1绘制某个样本，该怎么办？ }}？

编辑：现在我打开了两个文件。一个是具有所有数据操作的R脚本文件：子集化和重新分类值。另一个是R Markdown文件，我正在构建文本以配合各种感兴趣的表格和图表。当我从R脚本文件中调用一个对象时 - 比如：

cars.import

我收到错误```{r} table(cars.by.name$make) ```

编辑2：我发现这个较老的帖子很有帮助。 Link

Error in summary(cars.by.name$make) : object 'cars.by.name' not found

Answer 1

here解释了这类问题的解决方案。

基本上，如果您有一个包含代码的.R文件，则无需重复.Rmd文件中的代码，但您可以包含.R文件中的代码。为此，代码块应在.R文件中命名，然后可以在.Rmd文件中按名称包含。

test.R：

## ---- chunk-1 ----
table(cars.by.name$make)

test.Rmd

只有一次在.Rmd文件之上：

```{r echo=FALSE, cache= F}
knitr::read_chunk('test.R')
```

对于您所包含的每个块（将chunk-1替换为.R文件中该特定块的标签）：

```{r chunk-1}
```

请注意，它应该保留为空（按原样），在运行时，来自.R的代码将被带到此处并运行。

Answer 2

很多时候，我有很多报告需要运行相同的代码，但参数略有不同。分别调用我的所有“统计”功能，生成结果然后只是引用是我通常做的。这样做的方法如下：

---
title: "Untitled"
author: "Author"
date: "August 4, 2015"
output: html_document
---

```{r, echo=FALSE, message=FALSE}
directoryPath <- "rawPath" ##Something like /Users/userid/RDataFile
fullPath <- file.path(directoryPath,"myROutputFile.RData") 
load(fullPath)
```

Some Text, headers whatever

```{r}
summary(myStructure$value1) #Where myStructure was saved to the .RData file
```

您可以使用save.image()命令保存RData文件。

希望有所帮助！

正确的降价代码组织

2 个答案:

test.R：

test.Rmd