Codeergebnisse im Bericht referenzieren
In dieser Übung verwendest du summarize() und brazil_investment_projects_2018, um den gesamten Investitionsbetrag für alle Projekte in Brasilien im Haushaltsjahr 2018 zu ermitteln. Anschließend fügst du Text in den Bericht ein, um die Information aufzunehmen und die Codeergebnisse im Text zu referenzieren, sodass der berechnete Betrag im Text des Berichts ausgegeben wird, wenn du die Datei knitest.
Diese Übung ist Teil des Kurses
Berichten mit R Markdown
Anleitung zur Übung
- Erstelle im Code-Chunk
brazil-investment-projects-2018das Objektbrazil_investment_projects_2018_total, indem du die für Projekte in Brasilien im Haushaltsjahr 2018 gefilterten Daten zusammenfasst und eine neue Spaltesum_total_investmenterzeugst, die die Summe dertotal_investment-Beträge für jedes der Projekte enthält. - Füge
Brazilund2018in den Satz in Zeile47ein, um die berechneten Informationen zu beschreiben. - Füge in den Satz in Zeile
47eine Referenz aufbrazil_investment_projects_2018_totalein, damit der gesamte Investitionsbetrag für alle Projekte in Brasilien im Haushaltsjahr 2018 im knit-Bericht enthalten ist.
Interaktive Übung
Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.
{"investment_report.Rmd":"---\ntitle: \"Investment Report\"\ndate: \"`r format(Sys.time(), '%d %B %Y')`\"\noutput: html_document\n---\n\n```{r data, include = FALSE}\nlibrary(readr)\nlibrary(dplyr)\n\ninvestment_annual_summary <- read_csv(\"https://assets.datacamp.com/production/repositories/5756/datasets/d0251f26117bbcf0ea96ac276555b9003f4f7372/investment_annual_summary.csv\")\ninvestment_services_projects <- read_csv(\"https://assets.datacamp.com/production/repositories/5756/datasets/bcb2e39ecbe521f4b414a21e35f7b8b5c50aec64/investment_services_projects.csv\")\n```\n\n\n## Datasets \n\n### Investment Annual Summary\n\nThe `investment_annual_summary` dataset provides a summary of the dollars in millions provided to each region for each fiscal year, from 2012 to 2018.\n```{r investment-annual-summary}\ninvestment_annual_summary\n```\n\n### Investment Projects in Brazil\n\nThe `investment_services_projects` dataset provides information about each investment project from 2012 to 2018. Information listed includes the project name, company name, sector, project status, and investment amounts.\n```{r brazil-investment-projects}\nbrazil_investment_projects <- investment_services_projects %>%\n filter(country == \"Brazil\") \n```\n\n### Investment Projects in Brazil in 2018\n\n```{r brazil-investment-projects-2018}\nbrazil_investment_projects_2018 <- investment_services_projects %>%\n filter(country == \"Brazil\",\n date_disclosed >= \"2017-07-01\",\n date_disclosed <= \"2018-06-30\") \n\nbrazil_investment_projects_2018\n\nbrazil_investment_projects_2018_total <- brazil_investment_projects_2018 %>%\n ___(sum_total_investment = ___(___, na.rm = ___)) \n```\n\nThe total investment amount for all projects in ___ in the ___ fiscal year was ___ million dollars.\n\n\n"}