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R knitr Markdown：For循环中的输出图

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我想创建一个自动编织器报告，它将为我的数据帧中的每个数字字段生成直方图 . 我的目标是在不必指定实际字段的情况下执行此操作（此数据集包含超过70个，我还想重用该脚本） .

我尝试过几种不同的方法：

  • 将绘图保存到对象 p ，然后在循环后调用 p

  • 这只绘制了最终的情节

  • 创建绘图数组 PLOTS <- NULL ，并在循环中附加绘图 PLOTS <- append(PLOTS, p)

  • 从循环中访问这些图根本不起作用

  • 甚至尝试将每个文件保存到 .png 文件，但宁愿不必处理保存然后重新访问每个文件的开销

我担心情节设备的复杂性正在逃避我 .

问题

如何在循环内的每个绘图中将以下块输出到报告中？目前，我能够实现的最好的是输出最终绘图，将其保存到对象并在循环外调用该对象 .

在RStudio中使用 knitr 的R markdown块：

```{r plotNumeric, echo=TRUE, fig.height=3}
suppressPackageStartupMessages(library(ggplot2))
FIELDS <- names(df)[sapply(df, class)=="numeric"]
for (field in  FIELDS){
  qplot(df[,field], main=field)  
}


从这一点来说，我希望进一步定制这些图 .
r ggplot2 knitr rstudio

4 回答

  • 7

    将 qplot 包裹在 print 中 .

    如果 qplot 在循环之外， knitr 将为您执行此操作，但（至少我已安装的版本）未在循环内检测到此内容（这与R命令行的行为一致） .

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  • 3

    我在降价中使用子Rmd文件，也适用于sweave .

    在Rmd中使用以下代码段：

    ```{r run-numeric-md, include=FALSE}
out = NULL
for (i in c(1:num_vars)) {
  out = c(out, knit_child('da-numeric.Rmd'))
}

    
da-numeric.Rmd看起来像：

```java
Variabele `r num_var_names[i]`
------------------------------------

Missing :  `r sum(is.na(data[[num_var_names[i]]]))`  
Minimum value : `r min(na.omit(data[[num_var_names[i]]]))`  
Percentile 1 : `r quantile(na.omit(data[[num_var_names[i]]]),probs = seq(0, 1, 0.01))[2]`  
Percentile 99 : `r quantile(na.omit(data[[num_var_names[i]]]),probs = seq(0, 1, 0.01))[100]`  
Maximum value : `r max(na.omit(data[[num_var_names[i]]]))`  

```{r results='asis', comment="" }
warn_extreme_values=3
d1 = quantile(na.omit(data[[num_var_names[i]]]),probs = seq(0, 1, 0.01))[2] > warn_extreme_values*quantile(na.omit(data[[num_var_names[i]]]),probs = seq(0, 1, 0.01))[1]
d99 = quantile(na.omit(data[[num_var_names[i]]]),probs = seq(0, 1, 0.01))[101] > warn_extreme_values*quantile(na.omit(data[[num_var_names[i]]]),probs = seq(0, 1, 0.01))[100]
if(d1){cat('Warning : Suspect extreme values in left tail')}
if(d99){cat('Warning : Suspect extreme values in right tail')}

    library(ggplot2)

v <- num_var_names[i]
hp <- ggplot(na.omit(data), aes_string(x=v)) + geom_histogram( colour="grey", fill="grey", binwidth=diff(range(na.omit(data[[v]]))/100))

hp + theme(axis.title.x = element_blank(),axis.text.x = element_text(size=10)) + theme(axis.title.y = element_blank(),axis.text.y = element_text(size=10))


    
在github上查看我的datamineR包[https://github.com/hugokoopmans/dataMineR](https://github.com/hugokoopmans/dataMineR)
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  • 35

    作为Hugo优秀答案的补充，我相信在2016年你需要包含一个print command as well：

    ```{r run-numeric-md, include=FALSE}
out = NULL
for (i in c(1:num_vars)) {
  out = c(out, knit_child('da-numeric.Rmd'))
}

`r paste(out, collapse = '\n')`
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  • 3

    希望添加一个快速注释：不知何故，我用Google搜索了相同的问题并进入此页面 . 现在在2018年，只需在循环中使用 print() .

    for (i in 1:n){
...
    f <- ggplot(.......)
    print(f)
}
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