$30 off During Our Annual Pro Sale. View Details »
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
R Markdownを使った再現的レポーティング
Search
niszet
April 13, 2019
Technology
1
660
R Markdownを使った再現的レポーティング
2019/04/13(土) に行われた 第77回R勉強会@東京(#TokyoR)初心者セッション2 の資料です。
niszet
April 13, 2019
Tweet
Share
Other Decks in Technology
See All in Technology
品質のための共通認識
kakehashi
PRO
3
220
形式手法特論:CEGAR を用いたモデル検査の状態空間削減 #kernelvm / Kernel VM Study Hokuriku Part 8
ytaka23
2
450
ログ管理の新たな可能性?CloudWatchの新機能をご紹介
ikumi_ono
1
540
Playwrightのソースコードに見る、自動テストを自動で書く技術
yusukeiwaki
13
5k
安いGPUレンタルサービスについて
aratako
2
2.6k
LLM-Readyなデータ基盤を高速に構築するためのアジャイルデータモデリングの実例
kashira
0
210
【pmconf2025】PdMの「責任感」がチームを弱くする?「分業型」から全員がユーザー価値に本気で向き合う「共創型開発チーム」への変遷
toshimasa012345
0
270
Microsoft Agent 365 を 30 分でなんとなく理解する
skmkzyk
1
1k
第4回 「メタデータ通り」 リアル開催
datayokocho
0
120
大企業でもできる!ボトムアップで拡大させるプラットフォームの作り方
findy_eventslides
1
570
AWS re:Invent 2025で見たGrafana最新機能の紹介
hamadakoji
0
130
法人支出管理領域におけるソフトウェアアーキテクチャに基づいたテスト戦略の実践
ogugu9
1
210
Featured
See All Featured
[SF Ruby Conf 2025] Rails X
palkan
0
500
YesSQL, Process and Tooling at Scale
rocio
174
15k
A better future with KSS
kneath
240
18k
Code Reviewing Like a Champion
maltzj
527
40k
Exploring the Power of Turbo Streams & Action Cable | RailsConf2023
kevinliebholz
36
6.2k
How To Stay Up To Date on Web Technology
chriscoyier
791
250k
How to Think Like a Performance Engineer
csswizardry
28
2.4k
10 Git Anti Patterns You Should be Aware of
lemiorhan
PRO
659
61k
The Art of Delivering Value - GDevCon NA Keynote
reverentgeek
16
1.8k
Put a Button on it: Removing Barriers to Going Fast.
kastner
60
4.1k
Building Applications with DynamoDB
mza
96
6.8k
GraphQLとの向き合い方2022年版
quramy
50
14k
Transcript
第77回R勉強会@東京 R Markdownを使った 再現的レポーティング niszet 2019/4/13
R Markdownを使った再現的レポーティング
誰? • なまえ: niszet (@niszet0) • R歴: 3年目のRおじさん • AtCoder:
茶色になりました! • 日本Pandocユーザー会
「R MarkdownでWord文書をつくろう」の献本あります 想定している対象読者層は R Markdownをある程度知っていて、 • Wordを使わないといけない方 • PowerPointを使わないといけない方 ※
このスライドもR Markdownから作っ ています
アウトプットしよう(技術同人誌界隈目線) • 何かしたら最後は必ずアウトプット • 成果をまとめるため • アウトプットすることで、理解できている/いないがはっきりする • 結果をshareする相手は将来の自分かもしれない。 •
Qiitaでもブログでも(個人ブログはおすすめ) • 2018年は208件ブログ投稿してました もちろん外部に公開しなくてもOKです でも…結果は再現できた方が良いですよね。
よくある?シチュエーション 3か月前に作ったレポートをもう一度作らないといけな くなった。しかし… • データが行方不明… • どうやって処理したのかわからない • どうやって作図したのかわからない 結果や図が再現しない…!
R Markdownを使おう • データの前処理からドキュメント生成まで、書いた通りにR (knitやrmarkdown、その他のパッケージたち)が実行する 。 • 途中に手作業が入らない ので、何度やっても同じ結果や見 た目を保つ
ことが出来る • 毎回クリーンな環境で実行されるので結果が変わらない • コンソール上で定義した変数や読み込んだライブラリは無効 • テキストファイルなので、gitでの管理にも向いている。
R Markdownで管理すべきもの • 生データ • 前処理、モデリング、可視化などのコード • ドキュメント本文の文章 • その他必要なもの(外部の画像ファイルなど)
全部!
出力ファイルの例 • HTMLのレポート • https://niszet.github.io/TokyoR77_rep_rmd/Sample1.html • スライド • https://niszet.github.io/TokyoR72LT/TokyoR72LT.html#/ •
Word形式で書いた同人誌 • 名刺 • Webサイト、ブログ、オンライン書籍 …などなど、様々な形式のファイルが作れます。
RStudioでR Markdownを作る(実演) 実際に作ってみよう。 RStudioが既にインストールされていれば、簡単に試すこ とが出来ます。
これを ツールバーの File - NewFile から R Markdown… を選択
こうして… HTML形式を選択してtitleとauthorを決める
こうじゃ! Knitボタンを押す。ファイルを保存していない場合は保存する。
出来た! 生成されたHTMLファイルがRStudio上で表示される。ブラウザで開くことも出来る。
R Markdownの構造 R Markdownのファイル構造は大きく3つの部分に分けられる。
YAML • YAML Ain’t a Markup Language の略。 • リストや連想配列のような構造のあるデータを書く
• R MarkdownではPandocにデータや指示を送るために使う • キー: 値の形で書く。 • title: HTML形式のR Markdownサンプル のように。 • 最低限outputだけ指定すれば動きます。 • outputに指定するのはrmarkdownパッケージの関数なので、詳細な 使い方はhelpを読みましょう
Markdown 文章の構造(意味のまとまり)を記号を使って書くのに 適した言語。基本は普通の文字列。 慣れるまではCheatSheetやHelpを見よう • ツールバーのHelpからCheatSheetを表示 • Markdown Quick ReferenceをHelp
Paneに表示
Markdownのハマるところ 表示が意図通りにならなくて困ったら… • 空の行を入れる • ブロック要素の前後に空の行) • 記号の前後に空白を入れる と意図した表示になりやすい •
インライン要素の前後に半角スペース • 記号の表示は直前にバックスラッシュ(¥) • 改行は行末にバックスラッシュか半角スペース2つ。
チャンク R のコードのまとまりをチャンクと呼びます。
表を出力してみる Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species 5.1 3.5 1.4 0.2
setosa 4.9 3.0 1.4 0.2 setosa 4.7 3.2 1.3 0.2 setosa 4.6 3.1 1.5 0.2 setosa 5.0 3.6 1.4 0.2 setosa 5.4 3.9 1.7 0.4 setosa knitr::kable(head(iris), caption=キャプション)
チャンクオプション • チャンク名=値の形で書く • チャンク名は付けた方が良い • setupチャンクにはlibrary()やデータの読み込みなどを書く • よく使うオプション •
eval(コードを実行するか) • echo(コードを表示するか) • fig.width、fig.height(画像の幅と高さ)
インラインコード 本文中に `r nrow(iris)` のように書くと、irisデータの行数 150を違和感なく埋め込むことができます。 データフレームなどは普通のブロックのチャンクで表示 しましょう。
チャンクオプションで困ったらココへ R markdown(knitr)パッケージのchunk optionまとめ My Life as a Mock Quant
https://teramonagi.hatenablog.com/entry/20130615/13713 03616
画像 Rのプロットはそのまま画像になる • 中間データでファイルが生成され、自動で削除される 外部の画像は • Markdownの画像の文法、 • Rのknitr::include_graphics("ファイルパス") を使う。
plotの例 plot(iris)
ggplot2の例 ggplot(iris, aes(x=Sepal.Length, y=Petal.Length))+geom_point()
TIPS • ショートカットキーのCtrl+Shift+K は良く使うので覚えておき ましょう。 • ショートカットキー一覧はShift+Alt+K で表示されます。 • チャンクのコードを三角ボタンで実行すると、Consoleで実
行されるので注意(前後の実行環境で結果が変わる) • Environment Paneで確認。実行前後に箒のボタンで消しましょう
困ったときは… • kazutanさんのR Markdown入門がおすすめ • https://kazutan.github.io/kazutanR/Rmd_intro.html • r-wakalang に rmarkdown
部屋があります
Appendix • R言語初学者のための参考図書やサイトのまとめがあると便 利そうだけどないので勝手に作ろうと思う。 https://niszet.hatenablog.com/entry/2019/04/13/075059
Enjoy!!