RマークダウンとPandocで楽々レポート作成

@kohske

2014/3/1

はじめに

Rマークダウンでドキュメントとコード書いて→ knit() → pandoc → (html | pdf | docx) します。

役に立つ資料

も参考にしてくださいね〜

メタ情報の記述

マークダウンファイルにはメタ情報を含めることができます。

簡易記法

ファイル先頭を

% タイトル
% 著者
% 日付

で始めることができます。

YAML記法

ファイルの先頭にYAMLでメタ情報を入れることができます。次の例を参考にして下さい。

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title: RマークダウンとPandocで楽々レポート作成
author: "@ohske"
tags: [R, pandoc, Dynamic Documentation]
abstract: Rマークダウンでドキュメントとコード書いて→ knit() → pandoc → (html | pdf | docx)します。
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レポート生成コマンド (おなじない)

まずは、

library(knitr)
knit("pandoc-md.Rmd")

としてRマークダウンファイル(.Rmd)からマークダウンファイルを作成します。 続いて、マークダウンファイルをPandocによって様々な形式に変換します。

R上でpandocを使う

knitrパッケージにはpandoc()という関数があるんですが、オプション渡すのが面倒なのでsystem()でpandocを実行します。

knit("pandoc-md.Rmd")
system("pandoc -s --toc -c github.css --mathjax pandoc-md.md -o pandoc-md.html")
system("pandoc -s --toc --number-sections --listings -V documentclass=ltjarticle -H preamble.tex pandoc-md.md -o pandoc-md.tex")
system("pandoc --toc --number-sections --listings -V documentclass=ltjarticle --latex-engine=lualatex -H preamble.tex pandoc-md.md -o pandoc-md.pdf")
system("pandoc pandoc-md.md -o pandoc-md.docx")
system("pandoc -s --mathjax -i -t slidy pandoc-md.md -o pandoc-slidy.html")
system("pandoc -t beamer --listings -H preamble-beamer.tex --latex-engine=lualatex pandoc-md.md -o pandoc-beamer.pdf")

例：あやめの解析 (またかよ・・・orz)

あやめとは、さかな植物の名前です。おそらく、世界中でも最も多く解析にさらされた植物でしょう。

学名はIris sanguineaといいます。イリスではなくて、アイリスです。 大きい声では言えませんが今でも「イリス」と呼んでます。

データの雰囲気

pander::pandoc(head(iris), caption="あやめのデータ (1-6行)", split.tables = 100)
あやめのデータ (1-6行)
Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
5.1 3.5 1.4 0.2 setosa
4.9 3 1.4 0.2 setosa
4.7 3.2 1.3 0.2 setosa
4.6 3.1 1.5 0.2 setosa
5 3.6 1.4 0.2 setosa
5.4 3.9 1.7 0.4 setosa

データの解析

cor(iris[, -5])
##              Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width
## Sepal.Length       1.0000     -0.1176       0.8718      0.8179
## Sepal.Width       -0.1176      1.0000      -0.4284     -0.3661
## Petal.Length       0.8718     -0.4284       1.0000      0.9629
## Petal.Width        0.8179     -0.3661       0.9629      1.0000

等幅フォントにできるかな

データの可視化

ヒストグラムを作って、正規分布(\(\frac{1}{\sqrt{2\pi\sigma^2}} \exp\left(-\frac{\left(x-\mu\right)^2}{2\sigma^2}\right)\))と比べてみます。

par(mar=c(2.5, 2.5, 1.5, 1))
hist(scale(iris[, 1]), probability = TRUE, ylim=c(0, 0.5))
curve(dnorm(x), add=TRUE)
ヒストグラム

ヒストグラム

最後に

Enjoy!!