2.3 Graphiques dans R Markdown

Un fichier R Markdown est un fichier avec une extension .Rmd. Il permet de combiner le langage Markdown que vous avez déjà abordé au premier module avec du code R, tel que celui utilisé dans la première partie de ce module 2.

À vous de jouer !

La vidéo ci-dessous vous montre ce qu’est R Markdown, un format hybride entre Markdown et R bien pratique pour inclure vos graphiques directement dans un rapport. Elle vous montre aussi comment transformer un script R en document R Markdown (ou R Notebook, qui en est une variante). Elle contient des questions “H5P” également.

h5p

Les balises spéciales R Markdown à retenir sont les suivantes :

  • en entrée de chunk R : ```{r} seul sur une ligne. Il est aussi possible de rajouter un nom, par exemple, ```{r graphique1} et/ou des options, par exemple, ```{r, echo=FALSE, results='hide'} pour cacher et le code et le résultat dans le rapport),
  • en sortie de chunk R : ``` seul sur une ligne.

Vous devez bien entendu avoir autant de balises d’entrée que de balises de sortie. Des explications plus détaillées se trouvent dans l’annexe B.1.3 dédiée au R Markdown. De plus, l’écriture d’un rapport d’analyse scientifique doit respecter certaines conventions. Vous trouverez des explications à ce sujet dans l’annexe D.

Vous ne devez bien évidemment pas commencer avec un script R. Vous pouvez commencer d’emblée avec un R Markdown et écrire vos instructions R directement dedans. Il vous est toujours possible d’exécuter ces instructions ligne après ligne dans la fenêtre Console pour les tester tout comme à partir d’un script R.

À vous de jouer !

Note : le travail ci-dessous est un projet GitHub Classroom par groupe. Vos enseignants vont définir les groupes, ainsi que la personne responsable de la mise en place d’une équipe (team) GitHub Classroom. Ensuite, vous accepterez le projet en entrant dans l’équipe qui vous a été désignée, à l’exclusion de toute autre en cliquant sur le lien. Enfin, clonez le dépôt dans votre machine virtuelle et vous aurez un nouveau projet RStudio B.1.1 dans lequel vous pourrez travailler. Les instructions sont indiquées dans le fichier README.md à la racine de ce projet.

Vous allez vous exercer à l’interprétation de graphiques en nuage de points sur base d’instructions pré-rédigées dans des chunks.

Réalisez en groupe le travail A02Ga_describe_charts.

Travail en groupe de 8 pour les étudiants inscrits au cours de Science des Données Biologiques I : visualisation à l’UMONS à terminer avant le 2022-10-14 10:00:00.

Initiez votre projet GitHub Classroom

Voyez les explications dans le fichier README.md.

Pour en savoir plus

Au gré de vos recherches sur Internet, vous tomberez peut-être sur Quarto. Il s’agit de la nouvelle génération de documents de type R Markdown, mais avec d’autres possibilités intéressantes (notamment d’être compatible avec Jupyter(lab), un autre logiciel d’édition de documents scientifiques). En pratique, la syntaxe de Quarto est très proche de celle de R Markdown. Donc, si vous connaissez l’un, vous serez capable d’utiliser l’autre. Sinon, vous pouvez aussi consulter les liens suivants :

  • Communicating results with R Markdown explique la même chose que dans la vidéo, avec plus de détails et des liens vers d’autres documents utiles (en anglais).

  • What is R Markdown?. Vidéo en anglais + site présentant les différentes possibilités, par les concepteurs de R Markdown (RStudio).

  • Introduction to R Markdown. Tutoriel en anglais, par RStudio.

  • R Markdown: the definitive guide est le manuel par excellence pour R Markdown (en anglais uniquement, malheureusement).

  • Aide-mémoire R Markdown, dans les menus de RStudio : Help -> Cheatsheets -> R Markdown Cheat Sheet

  • Référence rapide à Markdown, dans les menus RStudio : Help -> Markdown Quick Reference

  • Introduction à R Markdown. Présentation en français par Agrocampus Ouest, Rennes.

  • Le langage R Markdown. Introduction en français concise, mais relativement complète.

  • Why I love R Notebooks explique (en anglais) pourquoi le format R Notebook est particulièrement bien adapté à la science des données.

À vous de jouer !
  • Vous allez maintenant manipuler un document R Markdown pour construire par vous-mêmes de manière interactive une analyse en même temps que le rapport associé.

Réalisez le travail A02Ia_scatterplot.

Travail individuel pour les étudiants inscrits au cours de Science des Données Biologiques I : visualisation à l’UMONS à terminer avant le 2022-10-14 13:00:00.

Initiez votre projet GitHub Classroom

Voyez les explications dans le fichier README.md.