Penguins

Непронумерованный список

Пингвины бывают разных видов:

• Adelie

• Gentoo

• Chinstrap

• Eudyptula

Пронумерованный список

А теперь составим их алфавитный порядок:

1. Adelie

2. Chinstrap

3. Eudyptula

4. Gentoo

А вот здесь более полный список.

Inline code, цитаты и footnotes

Я больше не хочу вести список! Я хочу писать код! mean(1:10) – вот этот код не выполнится, а вот этот выполнится: 5.5

Здесь должна быть цитата про пингвинов¹

А это уже не цитата

Картинка

Виды пингвинов

Формула

\[\frac{\Sigma^n_{i=1}(x - \overline{x})^2}{n-1}\]

Пример кода

library(tidyverse)

── Attaching core tidyverse packages ──────────────────────── tidyverse 2.0.0 ──
✔ dplyr     1.1.4     ✔ readr     2.1.4
✔ forcats   1.0.0     ✔ stringr   1.5.1
✔ ggplot2   3.4.2     ✔ tibble    3.2.1
✔ lubridate 1.9.2     ✔ tidyr     1.3.0
✔ purrr     1.0.2     
── Conflicts ────────────────────────────────────────── tidyverse_conflicts() ──
✖ dplyr::filter() masks stats::filter()
✖ dplyr::lag()    masks stats::lag()
ℹ Use the conflicted package (<http://conflicted.r-lib.org/>) to force all conflicts to become errors

library(gt)
penguins <- read.csv("https://raw.githubusercontent.com/Pozdniakov/tidy_stats/refs/heads/master/data/penguins.csv")

Описательная статистика

penguins %>%
  drop_na() %>%
  group_by(island, species) %>%
  summarise(across(starts_with("bill"), list(mean = mean, sd = sd))) %>%
  gt()

`summarise()` has grouped output by 'island'. You can override using the
`.groups` argument.

species	bill_length_mm_mean	bill_length_mm_sd	bill_depth_mm_mean	bill_depth_mm_sd
Biscoe
Adelie	38.97500	2.480916	18.37045	1.188820
Gentoo	47.56807	3.106116	14.99664	0.985998
Dream
Adelie	38.52000	2.484276	18.24000	1.140598
Chinstrap	48.83382	3.339256	18.42059	1.135395
Torgersen
Adelie	39.03830	3.028097	18.45106	1.346472

График

gg <- ggplot(penguins) +
  geom_point(aes(x = bill_length_mm, y = bill_depth_mm, colour = species)) +
  ggsci::scale_colour_aaas() +
  hrbrthemes::theme_ipsum()
gg

Warning: Removed 2 rows containing missing values (`geom_point()`).

{plotly}

library(plotly)

Attaching package: 'plotly'

The following object is masked from 'package:ggplot2':

    last_plot

The following object is masked from 'package:stats':

    filter

The following object is masked from 'package:graphics':

    layout

ggplotly(gg)

{echarts4r}

library(echarts4r)
penguins %>%
  drop_na() %>%
  group_by(species) %>%
  summarise(across(where(is.numeric), mean)) %>%
  e_charts(species) %>%
  e_line(bill_length_mm, smooth = TRUE) %>%
  e_area(bill_depth_mm, smooth = TRUE)

{DT}

library(DT)
datatable(penguins,
          class = "compact",
          style = "bootstrap4",
          extensions = 'FixedColumns')

{leaflet}

library(leaflet)
geo_penguins <- read_csv("https://raw.githubusercontent.com/Pozdniakov/tidy_stats/refs/heads/master/data/geo_penguins.csv")

Rows: 3 Columns: 3
── Column specification ────────────────────────────────────────────────────────
Delimiter: ","
chr (1): island
dbl (2): latitude, longitude

ℹ Use `spec()` to retrieve the full column specification for this data.
ℹ Specify the column types or set `show_col_types = FALSE` to quiet this message.

leaflet(geo_penguins) %>%
  addTiles() %>%
  addMarkers(lng = ~longitude, lat = ~latitude, popup = ~island)

Footnotes

1. Это не цитата, это ее отсутствие