--- title: RマークダウンとPandocで楽々レポート作成 author: "@kohske" date: 2014/3/1 tags: [R, pandoc, Dynamic Documentation] --- # 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 - @teramonagiさんの資料 - Tokyo.R@36 ～knitr+pandocではじめる～『R MarkdownでReproducible Research』 - Tokyo.R@36 ～knitrパッケージではじめる～『R MarkdownでReproducible Research』の基礎編のコード - Tokyo.R@36 ～knitrパッケージではじめる～『R MarkdownでReproducible Research』の応用編のコード - Pandoc ユーザーズガイド 日本語版 - TeX Wiki - マークダウン用 github.css 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。 ``` --- 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。 --- ``` # レポート生成コマンド (おなじない) まずは、 ```r 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。 - HTMLファイルの作成 ```bash $ pandoc -s --toc -c github.css --mathjax pandoc-md.md -o pandoc-md.html ``` - github.cssというファイルを同じフォルダに入れときます。 - LaTeXファイルの作成 ```bash $ pandoc -s --toc --number-sections --listings -V documentclass=ltjarticle -H preamble.tex pandoc-md.md -o pandoc-md.tex ``` - 必要の応じてプリアンブルを記述したpreamble.texを準備します。 - PDFファイルの作成 ```bash $ pandoc --toc --number-sections --listings -V documentclass=ltjarticle -H preamble.tex --latex-engine=lualatex -H preamble.tex pandoc-md.md -o pandoc-md.pdf ``` - 必要の応じてプリアンブルを記述したpreamble.texを準備します。 - DOCXファイルの作成 ```bash $ pandoc pandoc-md.md -o pandoc-md.docx ``` - HTML5スライド(slidy)の作成 ```bash $ pandoc -s --mathjax -i -t slidy pandoc-md.md -o pandoc-slidy.html ``` - PDFスライド(Bearer)の作成 ```bash $ pandoc -t beamer --listings -H preamble-beamer.tex --latex-engine=lualatex pandoc-md.md -o pandoc-beamer.pdf ``` - 必要の応じてプリアンブルを記述したpreamble-beamer.texを準備します。 ## 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。 ```r 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 ```r pander::pandoc(head(iris), caption="あやめのデータ (1-6行)", split.tables = 100) ``` ------------------------------------------------------------------- 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 ------------------------------------------------------------------- Table: あやめのデータ (1-6行) ## データの解析 ```r 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。 ```r 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](figure/md-docx-fig1.png) # 最後に Enjoy!!