20 Compilar un script de R

Un hecho subestimado es que gran parte de lo que puede hacer con R Markdown, también se puede hacer con un script de R.

Si está haciendo un análisis y desea un informe como efecto secundario, escriba un script de R. Si está escribiendo un informe con un montón de código R en él, escriba un Rmd. En cualquier caso, compílelo a markdown y/o a HTML para comunicarse con otras personas.

En R Markdown, la prosa es de nivel superior y el código está metido en chunks.
En los scripts de R, el código es de nivel superior y la prosa se inserta en los comentarios. Use # para incluir algunos comentarios y que estos aparezcan como prosa de nivel superior en la salida compilada.

Seguirá especificando cosas como el formato de salida a través del YAML en la parte superior del archivo. Esto tendrá que ser comentado con #.

20.1 Transforme un R Markdown en un script de R compilable

Obtenga un archivo R Markdown de trabajo, como el que hizo en su Ensayo de prueba Rmd. O utilice la plantilla de documentos Rmd que RStudio proporciona mediante File > New File > R Markdown ….

Guarde el archivo como foo.R, en lugar de foo.Rmd. Sí, por un breve momento, usted tendrá R Markdown guardado como un script de R, pero eso no será por mucho tiempo.

Transforme el Rmd en R:

¿Algo que no sea código en R? ¿Como el YAML y la prosa en inglés? Protéjalo con comentarios estilo roxygen: inicie cada línea con #.
¿Algo que sea código en R? Deje que exista “tal cual” como código de nivel superior. Eso significa que necesitará cambiar la sintaxis de los encabezados de los chunks de R de la siguiente manera:

Antes: ```{r setup, include = FALSE}
Después: #+ r setup, include = FALSE

Reemplace las comillas iniciales y las llaves de apertura por #+.
Elimine las llaves de seguimiento.
Elimine las 3 comillas simples que finalizan cada chunk.

Compile el script en R a través de uno de estos métodos:

Click sobre el ícono “notebook” en RStudio hacia “Compile Report”.
En RStudio, haga File > Knit Document.
En R, haga rmarkdown::render("foo.R").

Obtendrá un reporte markdown y/o HTML, al igual que con R Markdown.

Si tiene problemas para realizar todos los cambios necesarios y está frustrado, vea a continuación un ejemplo que puede copiar y pegar.

Todos los consejos del flujo de trabajo del Ensayo de prueba Rmd se aplican aquí: cuando usted escribe un análisis, lo compila a markdown, le hace commit al .R, al .md, a las figuras asociadas y los sube a GitHub. Los colaboradores pueden ver su código pero también buscar el resultado sin ejecutarlo. Esto hace que el estado actual de su análisis sea accesible a alguien que ni siquiera ejecute R o que quiera echar un vistazo rápido a las cosas desde un teléfono celular o durante las vacaciones.

20.2 Escriba un script en R listo para compilar

En lugar de transformar un archivo R Markdown, cree un script en R listo para compilar directamente.

Cree un nuevo script en R y copie/pegue este código en él.

#' Here's some prose in a very special comment. Let's summarize the built-in
#' dataset `VADeaths`.
## here is a regular code comment, that will remain as such
summary(VADeaths)

#' Here's some more prose. I can use usual markdown syntax to make things
#' **bold** or *italics*. Let's use an example from the `dotchart()` help to
#' make a Cleveland dot plot from the `VADeaths` data. I even bother to name
#' this chunk, so the resulting PNG has a decent name.
#+ dotchart
dotchart(VADeaths, main = "Death Rates in Virginia - 1940")

Compile el script en R a través de uno de estos métodos:

Haga clic en el icono “notebook” en RStudio sobre “Compile Report”.
En RStudio, haga File> Knit Document.
En R, haga rmarkdown::render("YOURSCRIPT.R").

¡Deléitese con su informe de aspecto atractivo con casi cero esfuerzo! En serio, todo lo que tenía que hacer era pensar en cuándo usar comentarios especiales # con el fin de que el texto esté muy bien presentado.

Aprovechando las sugerencias del flujo de trabajo en el Ensayo de prueba Rmd, se añadirán algunos encabezados YAML, correctamente comentados con #, y se pedirá el github_document. Aquí está el guión completo otra vez:

#' ---
#' title: "R scripts can be rendered!"
#' author: "Jenny Bryan"
#' date: "`r format(Sys.Date())`"
#' output: github_document
#' ---
#'
#' Here's some prose in a very special comment. Let's summarize the built-in
#' dataset `VADeaths`.
## here is a regular code comment, that will remain as such
summary(VADeaths)

#' Here's some more prose. I can use usual markdown syntax to make things
#' **bold** or *italics*. Let's use an example from the `dotchart()` help to
#' make a Cleveland dot plot from the `VADeaths` data. I even bother to name
#' this chunk, so the resulting PNG has a decent name.
#+ dotchart
dotchart(VADeaths, main = "Death Rates in Virginia - 1940")

Tras bambalinas se ha utilizado rmarkdown::render () para compilar este script y puede visitarlo en GitHub.