Главный заголовок документа

Заголовок второго уровня: Текст

Абзац простого текста. Простой текст можно писать так как он есть. При необходимости можно разбивать текст на абзацы. Отдельные слова можно выделять жирным шрифтом или курсивом

Для этого достаточно начать писать с новой строки.

Отдельно можно выделять примечания

Заголовок третьего уровня: Списки

Маркированные:

  • Первый пункт
  • Второй пункт
  • Третий пункт

Так и нумерованные:

  1. Первый пункт
  2. Второй пункт
  3. Третий пункт

Заголовок третьего уровня: Ссылки

Ссылки оформляются следующим образом:

Яндекс

Картинки из интернета

Можно добавлять изображения как из интернета

Картинка из интернета
Картинка из интернета

Картинки с компьютера

Можно добавлять изображения с диска

Картинка с диска
Картинка с диска

Пример кода на R

В примере ниже выводится и код, и результаты его выполнения:

# Подготавливаем таблицу
data_tmp <- cytomegalovirus %>% 
  mutate(
    sex = ifelse(sex == 1, "Мужской", "Женский"),
    diagnosis.type = ifelse(diagnosis.type == 1, "lymphoid", "myeloid")
  )
# Выводим таблицу
data_tmp %>% select(ID, sex, diagnosis.type, diagnosis, age) %>% head()
##   ID     sex diagnosis.type                    diagnosis age
## 1  1 Мужской       lymphoid       acute myeloid leukemia  61
## 2  2 Мужской        myeloid         non-Hodgkin lymphoma  62
## 3  3 Женский        myeloid         non-Hodgkin lymphoma  63
## 4  4 Женский        myeloid             Hodgkin lymphoma  33
## 5  5 Женский        myeloid acute lymphoblastic leukemia  54
## 6  6 Мужской       lymphoid                myelofibrosis  55
# Выводим график
hist(data_tmp$age, xlim=c(18,80), col="green",
     main="Возраст пациентов", xlab="Возраст, лет", ylab="Количество")
Пациенты набора данных cytomegalovirus

Пациенты набора данных cytomegalovirus

Здесь выводится код и результат его выполнения.

data_tmp %>% select(ID, sex, diagnosis.type, diagnosis, age) %>% glimpse()
## Rows: 64
## Columns: 5
## $ ID             <dbl> 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, …
## $ sex            <chr> "Мужской", "Мужской", "Женский", "Женский", "Женский", …
## $ diagnosis.type <chr> "lymphoid", "myeloid", "myeloid", "myeloid", "myeloid",…
## $ diagnosis      <chr> "acute myeloid leukemia", "non-Hodgkin lymphoma", "non-…
## $ age            <dbl> 61, 62, 63, 33, 54, 55, 67, 51, 44, 59, 45, 57, 52, 38,…

Здесь выводится только код.

data_tmp %>% select(ID, sex, diagnosis.type, diagnosis, age) %>% glimpse()

Здесь выводится только результат.

## Rows: 64
## Columns: 5
## $ ID             <dbl> 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, …
## $ sex            <chr> "Мужской", "Мужской", "Женский", "Женский", "Женский", …
## $ diagnosis.type <chr> "lymphoid", "myeloid", "myeloid", "myeloid", "myeloid",…
## $ diagnosis      <chr> "acute myeloid leukemia", "non-Hodgkin lymphoma", "non-…
## $ age            <dbl> 61, 62, 63, 33, 54, 55, 67, 51, 44, 59, 45, 57, 52, 38,…

Вставка значения в текст

patients_count <- nrow(data_tmp)

В исследовании участвовало 64 пациентов.

Использование скриптов из файлов для подготовки вычислений

Таблицы

Можно просто выводить таблицы как они есть

## # A tibble: 7 × 5
##   diagnosis sex         n percent_diag percent_overall
##   <chr>     <chr>   <int>        <dbl>           <dbl>
## 1 lymphoid  Женский    15         50             23.4 
## 2 lymphoid  Мужской    15         50             23.4 
## 3 myeloid   Женский    13         46.4           20.3 
## 4 myeloid   Мужской    15         53.6           23.4 
## 5 <NA>      Женский     2         33.3            3.12
## 6 <NA>      Мужской     4         66.7            6.25
## 7 Всего     Всего      64         NA            100

Таблицы с оформлением

Можно адаптировать оформление для печатных документов и добавить к ним заголовок. По умолчанию в RMarkdown для вывода таблиц используется функция kable из пакета knitr https://bookdown.org/yihui/rmarkdown-cookbook/kable.html

Распределение пациентов по диагнозам
Диагноз Пол Случаев В группе Всего
lymphoid Женский 15 50.00 23.44
lymphoid Мужской 15 50.00 23.44
myeloid Женский 13 46.43 20.31
myeloid Мужской 15 53.57 23.44
Женский 2 33.33 3.12
Мужской 4 66.67 6.25
Всего Всего 64 100.00

Таблицы с пакетом kableExtra

Для дополнительных стилей оформления таблиц kable можно использовать стили из kableExtra https://bookdown.org/yihui/rmarkdown-cookbook/kableextra.html

Простые в стиле Bootstrap.

Распределение пациентов по диагнозам
Диагноз Пол Случаев В группе Всего
lymphoid Женский 15 50.00 23.44
lymphoid Мужской 15 50.00 23.44
myeloid Женский 13 46.43 20.31
myeloid Мужской 15 53.57 23.44
Женский 2 33.33 3.12
Мужской 4 66.67 6.25
Всего Всего 64 100.00

Таблицы с подсветкой строк при наведении.

Распределение пациентов по диагнозам
Диагноз Пол Случаев В группе Всего
lymphoid Женский 15 50.00 23.44
lymphoid Мужской 15 50.00 23.44
myeloid Женский 13 46.43 20.31
myeloid Мужской 15 53.57 23.44
Женский 2 33.33 3.12
Мужской 4 66.67 6.25
Всего Всего 64 100.00

Таблицы в стиле для печати 1

Распределение пациентов по диагнозам
Диагноз Пол Случаев В группе Всего
lymphoid Женский 15 50.00 23.44
lymphoid Мужской 15 50.00 23.44
myeloid Женский 13 46.43 20.31
myeloid Мужской 15 53.57 23.44
Женский 2 33.33 3.12
Мужской 4 66.67 6.25
Всего Всего 64 100.00

Таблицы в стиле для печати 2

Распределение пациентов по диагнозам
Диагноз Пол Случаев В группе Всего
lymphoid Женский 15 50.00 23.44
lymphoid Мужской 15 50.00 23.44
myeloid Женский 13 46.43 20.31
myeloid Мужской 15 53.57 23.44
Женский 2 33.33 3.12
Мужской 4 66.67 6.25
Всего Всего 64 100.00

Таблицы с пакетом flextable

Типы диагнозов

Вторая строка заголовка

Диагноз

Пол

Случаев

Процент

в группе1

всего2

Lymphoid

Женский

15

50.00%

23.44%

Мужской

15

50.00%

23.44%

Myeloid

Женский

13

46.43%

20.31%

Мужской

15

53.57%

23.44%

Женский

2

33.33%

3.12%

Мужской

4

66.67%

6.25%

Всего

64

100.00%

На основании данных из набора cytomegalovirus

1Доля пациента в рамках диагноза

2Доля пациентов в рамках исследования

Таблицы с пакетом gt

Типы диагнозов
Вторая строка заголовка
Диагноз Пол Случаев Процент
в группе1 всего2
Lymphoid Женский 15 50.00% 23.44%
Мужской 15 50.00% 23.44%
Myeloid Женский 13 46.43% 20.31%
Мужской 15 53.57% 23.44%
Неуточненный Женский 2 33.33% 3.12%
Мужской 4 66.67% 6.25%
Всего 64
100.00%
На основании данных из набора cytomegalovirus
1 Доля пациента в рамках диагноза
2 Доля пациентов в рамках исследования

Интерактивные таблицы

Любую таблицу можно превратить в интерактивную с помощью пакета reacttable https://glin.github.io/reactable/

Карты

Графики

Можно вставлять как обычные графики ggplot2

Так и превращать их в интерактивные с помощью пакета plotly https://plotly.com/ggplot2/getting-started/