2.3 Graphiques dans Quarto/R Markdown

Un fichier Quarto a une extension .qmd5. Un fichier R Markdown est caractérisé par l’extension .Rmd. Ces deux formats sont très similaires, Quarto étant la version plus récente de R Markdown. Tous deux sont développés et maintenus par la même société (Posit). À partir d’ici, nous indiquerons Quarto/R Markdown lorsque la phrase s’applique indifféremment aux deux formats. Donc, Quarto/R Markdown 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, voire du code dans d’autres langages comme Python, Julia, SQL... Ces zones contenant du code exécutable en R ou autre s’appellent des chunks, ou morceaux dans l’interface RStudio en français (mais nous utiliserons préférentiellement le terme anglais dans cet ouvrage).

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 Quarto, le principe est le même). Elle contient des questions “H5P” également.

h5p

Les balises spéciales Quarto/R Markdown à retenir sont les suivantes :

  • en entrée de chunk R : ```{r} seul sur une ligne. Il est aussi possible de rajouter un label, 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.

En mode éditeur visuel, les trois apostrophes inverses ``` en début et fin de chunk sont cachées. Mais tant en mode visuel qu’en mode source, le fond du texte est représenté dans une couleur différente pour les chunks et pour le texte Markdown, afin de bien les différencier.

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 texte scientifique doit respecter certaines conventions. Vous trouverez des explications à ce sujet dans l’annexe D.

Vous ne devez bien évidemment pas commencer votre analyse avec un script R. Vous pouvez commencer d’emblée avec un Quarto/R Markdown et écrire vos instructions R directement dans des chunks. 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 !

Vous allez maintenant manipuler un document Quarto pour réaliser des graphiques en nuage de points.

Réalisez le travail A02Ia_scatterplot, partie II.

Travail individuel pour les étudiants inscrits au cours de Science des Données Biologiques I : visualisation à l’UMONS à terminer avant le 2023-10-16 23:59:59.

Initiez votre projet GitHub Classroom

Voyez les explications dans le fichier README.md, partie II.

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 la création et à l’interprétation de graphiques en nuage de points dans ce projet.

Réalisez en groupe le travail A02Ga_analysis, partie I.

Travail en groupe de 4 pour les étudiants inscrits au cours de Science des Données Biologiques I : visualisation à l’UMONS à terminer avant le 2023-12-19 23:59:59.

Initiez votre projet GitHub Classroom

Voyez les explications dans le fichier README.md, partie I.

Pour en savoir plus

Pour plus d’informations sur Quarto/R Markdown, vous pouvez consulter les liens suivants :

  • Quarto le site contenant tout ce qu’il faut savoir sur Quarto (en anglais).

  • 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 : Aide -> Cheat Sheets -> Aide-mémoire R Markdown

  • Référence rapide à Markdown, dans les menus RStudio : Aide -> Référence rapide Markdown

  • 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, une variante du R Markdown, est particulièrement bien adapté à la science des données.

  1. L’extension d’un fichier est un indicateur de son format à la fin de son nom, sous forme d’un point (.) suivi d’un sigle. Par exemple .txt caractérise un fichier texte, alors que .png indique qu’il s’agit d’une image au format PNG. Attention que les extensions sont parfois cachées (c’est systématique dans l’explorateur de fichiers de Windows avec la configuration par défaut, et c’est selon le fichier dans le Finder de MacOS. Sous Linux, et donc dans votre machine Saturn CLoud, l’extension est toujours affichée heureusement.↩︎