R Markdown_главный заголовок

Создание документов в формате HTML, PDF, и MS Word documents. Подробнее на сайте R Markdown http://rmarkdown.rstudio.com.

Работа над шрифтом: полужирный, курсив, полужирный курсив, перечёркнутый текст

Можно добавить ссылку на источник, ресурс или что-то другое. Например, на статью “ДЕМОГРАФИЧЕСКИЕ ОСОБЕННОСТИ ПОПУЛЯЦИЙ ОЗЕРНОЙ ЛЯГУШКИ (RANA RIDIBUNDA PALL.), ИНТРОДУЦИРОВАННОЙ В ВОДОЕМЫ СРЕДНЕГО УРАЛА”.

Просмотр получившегося документа через кнопку Knit.

Можно встроить блоки кода (чанк), не забывая сохранять их содержимое (на примере четвертой домашней работы):

s <- readxl::read_excel("Caspian spiders.xlsx") %>% 
  pivot_longer(-1:-4, names_to = "species", values_to = "individuals") %>% 
  filter(individuals > 0) %>% 
  group_by(id, coast, RH) %>%  
  summarise(
    nsp = n(), 
    abu = sum(individuals), 
    .groups = "drop"
  )

Нажав на шестеренку в чанке можно настроить что будет отображаться.

Размер заголовка

Можно создать вкладки страниц (в конце заголовка добавили{.tabset}, теперь подзаголовки будут вкладками), размещать изображения (заранее сохранить) и встроить графики. Для построения графика можно использовать пакет ploty (на основе графика ggplot), в котором графики будут интерактивными.

Protoribates capucinus

Epicriopsis palustris

Grafik1

ggplot(s, aes(x = abu, y = nsp, color = coast)) + 
geom_point(size = 3) + 
geom_smooth(formula = "y ~ x", method = "lm") + 
geom_abline(slope = 0.03, intercept = 6, color = "green") + 
geom_abline(slope = 0.3, intercept = -6, color = "green") + 
labs(
  title = "Caspian spiders", 
  subtitle = "Number of species ~ abundance", 
  x = "Abundance", 
  y = "Number of species" 
)+
theme_bw() + 
theme(legend.position = "bottom")

Grafik2

grafik2 <- s %>% 
filter(coast != "reeds") %>% 
ggplot(aes(x = coast, y = nsp, color = coast, fill = coast)) + 
geom_boxplot(color = "black") + 
scale_fill_manual(values = c("beige", "gray", "yellow")) + 
scale_x_discrete(labels = c("Дюны", "Галечник", "Песчаный пляж")) + 
labs(x = NULL) + 
theme_classic() + 
theme(legend.position = "bottom")

ggplotly(grafik2)

Интерактивные веб-карты

Для создания таких карт используется пакет leaflet. Между строчками кода не ставится “+”! Если собранные данные с координатами, то они отобразятся на фоне карты. Также можно ввести координаты вручную.

leaflet() %>%
  addTiles() %>%
  addMarkers(
    lng = c(37.6173, 60.6057, 60.6533, 60.6193),
    lat = c(55.7558, 56.8389, 56.8446, 56.8282),
    popup = c("Москва", "Екатеринбург", "ГУК УрФУ", "ИЕНиМ УрФУ")
  )

Таблицы

Обычная таблица

formattable(s)
id coast RH nsp abu
PbAe1 pebbly 31.9717600 1 1
PbAe3 pebbly 31.9802909 2 2
PbAe5 pebbly 32.8219433 1 1
PbDe1 pebbly 29.7359357 2 2
PbDe2 pebbly 31.9729330 2 2
PbDe3 pebbly 30.5540613 1 4
PbDe4 pebbly 28.2292156 5 29
PbDe5 pebbly 33.9622642 3 35
PbPo1 pebbly 27.5301205 3 4
PbPo2 pebbly 32.8936743 1 2
PbPo3 pebbly 33.7974684 10 49
PbPo4 pebbly 34.0253165 5 53
PbPo5 pebbly 24.2591316 3 10
PbTl1 pebbly 31.9814600 1 1
PbTl2 pebbly 28.5714286 11 43
PbTl3 pebbly 30.0776915 9 24
PbTl4 pebbly 33.5314685 5 16
PbTl5 pebbly 26.9458712 12 53
PbTu1 pebbly 32.8875090 8 26
PbTu2 pebbly 32.4273664 13 75
PbTu3 pebbly 31.5101899 13 146
PbTu4 pebbly 30.8875360 6 8
PbTu5 pebbly 32.4981017 14 38
RsFd1 reeds 24.5621181 19 98
RsFd2 reeds 26.6263238 14 52
RsFd3 reeds 26.2936475 16 62
RsFd4 reeds 28.8649204 16 106
RsFd5 reeds 31.9535588 16 203
SdCJ1 dunes 3.3097686 2 3
SdCJ2 dunes 5.5804340 2 3
SdCJ3 dunes 9.8338870 2 6
SdCJ4 dunes 6.5529923 1 2
SdCJ5 dunes 6.5536355 1 1
SdCS1 dunes 2.2787029 6 25
SdCS2 dunes 1.3902681 5 27
SdCS3 dunes 2.6631158 5 37
SdCS4 dunes 1.1450382 5 33
SdCS5 dunes 0.5416667 5 28
SdEc1 sandy beach 19.3536122 6 15
SdEc2 sandy beach 28.0592362 9 181
SdEc3 sandy beach 28.5611511 14 278
SdEc4 sandy beach 14.2454161 9 38
SdEc5 sandy beach 29.3262239 15 112
SdEq1 sandy beach 25.9322034 9 55
SdEq2 sandy beach 23.0835985 7 48
SdEq3 sandy beach 23.0694354 7 14
SdEq4 sandy beach 26.0514019 8 34
SdEq5 sandy beach 25.3725332 5 80
SdFn1 sandy beach 47.7828429 12 146
SdFn2 sandy beach 45.3157895 16 156
SdFn3 sandy beach 28.0857952 10 65
SdFn4 sandy beach 22.1399482 7 16
SdFn5 sandy beach 29.9861496 11 19
SdJj1 sandy beach 27.0052734 10 144
SdJj2 sandy beach 26.4773379 7 82
SdJj3 sandy beach 28.0619298 4 8
SdJj4 sandy beach 27.1174119 6 64
SdJj5 sandy beach 30.6015038 7 44
SdJm1 sandy beach 25.3587024 9 97
SdJm2 sandy beach 24.8106744 7 30
SdJm3 sandy beach 20.2730375 10 68
SdJm4 sandy beach 24.7879722 3 85
SdJm5 sandy beach 24.2492492 5 21
SdTa1 sandy beach 28.5714286 8 57
SdTa2 sandy beach 25.9383129 11 79
SdTa3 sandy beach 29.5734101 12 267
SdTa4 sandy beach 30.5990080 6 11
SdTa5 sandy beach 25.5667038 6 20
SdTu1 sandy beach 23.6719082 8 130
SdTu2 sandy beach 22.4859875 8 41
SdTu3 sandy beach 23.0740464 9 50
SdTu4 sandy beach 24.1089307 6 12
SdTu5 sandy beach 22.6672172 7 15

Отредактированная таблица

formattable(s, list(
  nsp = color_tile("white", "lightgreen"),
  abu = color_tile("white", "red"),
  coast = formatter("span",
    style = x ~ style(
      display = "block",
      padding = "4px 8px",
      `border-radius` = "12px",
      `font-weight` = "bold",
      `background-color` = case_when(
        x == "pebbly" ~ "gray", 
        x == "reeds" ~ "green",
        x == "dunes" ~ "beige", 
        x == "sandy beach" ~ "yellow",
        TRUE ~ "white")))))
id coast RH nsp abu
PbAe1 pebbly 31.9717600 1 1
PbAe3 pebbly 31.9802909 2 2
PbAe5 pebbly 32.8219433 1 1
PbDe1 pebbly 29.7359357 2 2
PbDe2 pebbly 31.9729330 2 2
PbDe3 pebbly 30.5540613 1 4
PbDe4 pebbly 28.2292156 5 29
PbDe5 pebbly 33.9622642 3 35
PbPo1 pebbly 27.5301205 3 4
PbPo2 pebbly 32.8936743 1 2
PbPo3 pebbly 33.7974684 10 49
PbPo4 pebbly 34.0253165 5 53
PbPo5 pebbly 24.2591316 3 10
PbTl1 pebbly 31.9814600 1 1
PbTl2 pebbly 28.5714286 11 43
PbTl3 pebbly 30.0776915 9 24
PbTl4 pebbly 33.5314685 5 16
PbTl5 pebbly 26.9458712 12 53
PbTu1 pebbly 32.8875090 8 26
PbTu2 pebbly 32.4273664 13 75
PbTu3 pebbly 31.5101899 13 146
PbTu4 pebbly 30.8875360 6 8
PbTu5 pebbly 32.4981017 14 38
RsFd1 reeds 24.5621181 19 98
RsFd2 reeds 26.6263238 14 52
RsFd3 reeds 26.2936475 16 62
RsFd4 reeds 28.8649204 16 106
RsFd5 reeds 31.9535588 16 203
SdCJ1 dunes 3.3097686 2 3
SdCJ2 dunes 5.5804340 2 3
SdCJ3 dunes 9.8338870 2 6
SdCJ4 dunes 6.5529923 1 2
SdCJ5 dunes 6.5536355 1 1
SdCS1 dunes 2.2787029 6 25
SdCS2 dunes 1.3902681 5 27
SdCS3 dunes 2.6631158 5 37
SdCS4 dunes 1.1450382 5 33
SdCS5 dunes 0.5416667 5 28
SdEc1 sandy beach 19.3536122 6 15
SdEc2 sandy beach 28.0592362 9 181
SdEc3 sandy beach 28.5611511 14 278
SdEc4 sandy beach 14.2454161 9 38
SdEc5 sandy beach 29.3262239 15 112
SdEq1 sandy beach 25.9322034 9 55
SdEq2 sandy beach 23.0835985 7 48
SdEq3 sandy beach 23.0694354 7 14
SdEq4 sandy beach 26.0514019 8 34
SdEq5 sandy beach 25.3725332 5 80
SdFn1 sandy beach 47.7828429 12 146
SdFn2 sandy beach 45.3157895 16 156
SdFn3 sandy beach 28.0857952 10 65
SdFn4 sandy beach 22.1399482 7 16
SdFn5 sandy beach 29.9861496 11 19
SdJj1 sandy beach 27.0052734 10 144
SdJj2 sandy beach 26.4773379 7 82
SdJj3 sandy beach 28.0619298 4 8
SdJj4 sandy beach 27.1174119 6 64
SdJj5 sandy beach 30.6015038 7 44
SdJm1 sandy beach 25.3587024 9 97
SdJm2 sandy beach 24.8106744 7 30
SdJm3 sandy beach 20.2730375 10 68
SdJm4 sandy beach 24.7879722 3 85
SdJm5 sandy beach 24.2492492 5 21
SdTa1 sandy beach 28.5714286 8 57
SdTa2 sandy beach 25.9383129 11 79
SdTa3 sandy beach 29.5734101 12 267
SdTa4 sandy beach 30.5990080 6 11
SdTa5 sandy beach 25.5667038 6 20
SdTu1 sandy beach 23.6719082 8 130
SdTu2 sandy beach 22.4859875 8 41
SdTu3 sandy beach 23.0740464 9 50
SdTu4 sandy beach 24.1089307 6 12
SdTu5 sandy beach 22.6672172 7 15