practica-webinar

Quarto

• Quarto le permite entretejer contenido y código ejecutable en un documento terminado.

• Para obtener más información sobre Quarto, consulte https://quarto.org.

  El contenido y códigos de un archivo .qmd sigue el proceso regular de otros sistemas, como R Markdown, pero facilitando la preparación de la “receta” y añadiendo nuevos “sabores”.

La magia de producir documentos en diversos formatos desde un mismo contenido y código...

Podemos incluir notación matemática en línea: \(Area = \pi * R^2\) o aislada: \[Area = \pi * R^2\]

Ventajas de Quarto

1. más opciones

2. sintaxis más consistente

3. más integración, “todo en uno”

Ejecutando Códigos

El lenguaje de código predeterminado es R:

library(readxl)
Anolis <- read_excel("LabEcoGen termoregulacion Anolis 20200218.xlsx", 
    sheet = "master")
library(ggplot2)
#gráfica de barras
expo_bar <- ggplot(Anolis, aes(group = hora)) + 
  geom_bar(aes(x = exposicion, y = after_stat(prop), fill=hora), position = "dodge") +
  scale_fill_brewer(palette = "Blues") +
  #scale_fill_manual(aes(x=exposicion),labels="Intermedio","Sombra","Sol") +
  labs(x="Exposición", y="Frecuencia") +
  scale_x_discrete(labels=c("Intermedia","Sombra","Sol"))
expo_bar  

Con #| podemos introducir comandos de control.

Ahora veremos como introducir códigos Python:

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import statsmodels.formula.api as sm

malaria_data = {'age':[12,8,16,8,11,10,12,13,15,14,14,15,15],
                'number':[730,143,2275,37,535,465,690,826
                ,1340,1580,1340,1925,2662]}
malaria_df = pd.DataFrame(malaria_data)

sns.lmplot(x = 'age',y = 'number', data = malaria_df)