Aan de slagGa gratis aan de slag

Opties voor de inhoudsopgave toevoegen

Wanneer toc_float is toegevoegd, verschijnt de inhoudsopgave aan de linkerkant van het document en blijft die zichtbaar terwijl de lezer door het document scrolt. Standaard toont het de grootste kop, klapt het uit zodra iemand het rapport leest of via de inhoudsopgave naar een andere sectie navigeert, en worden paginascrolls geanimeerd tijdens het navigeren door het rapport.

In deze oefening voeg je toc_float toe en pas je deze instellingen aan met de velden collapsed en smooth_scroll, zodat de volledige inhoudsopgave zichtbaar blijft en paginascrolls niet worden geanimeerd.

Deze oefening maakt deel uit van de cursus

Rapporteren met R Markdown

Cursus bekijken

Oefeninstructies

  • Voeg onder het veld toc toc_float toe en zet een dubbele punt aan het einde van het veld.
  • Voeg op een nieuwe regel een extra inspringing en het veld collapsed toe, zodat de volledige inhoudsopgave in het hele rapport zichtbaar blijft.
  • Voeg nog een regel toe en voeg het veld smooth_scroll toe, zodat paginascrolls niet worden geanimeerd.

Praktische interactieve oefening

Probeer deze oefening eens door deze voorbeeldcode in te vullen.

{"investment_report.Rmd":"---\ntitle: \"Investment Report\"\noutput: \n  html_document:\n    toc: true\n    toc_depth: 3\ndate: \"`r format(Sys.time(), '%d %B %Y')`\"\n---\n\n```{r setup, include = FALSE}\nknitr::opts_chunk$set(fig.align = 'center', echo = TRUE)\n```\n\n```{r data, include = FALSE}\nlibrary(readr)\nlibrary(dplyr)\nlibrary(ggplot2)\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## Datasets \n\n### Investment Annual Summary\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}\nggplot(investment_annual_summary, aes(x = fiscal_year, y = dollars_in_millions, color = region)) +\n  geom_line() +\n  labs(\n    title = \"Investment Annual Summary\",\n    x = \"Fiscal Year\",\n    y = \"Dollars in Millions\"\n  )\n```\n\n### Investment Projects in Brazil\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. Projects that do not have an associated investment amount are excluded from the plot.\n\n```{r brazil-investment-projects}\nbrazil_investment_projects <- investment_services_projects %>%\n  filter(country == \"Brazil\") \n\nggplot(brazil_investment_projects, aes(x = date_disclosed, y = total_investment, color = status)) +\n  geom_point() +\n  labs(\n    title = \"Investment Services Projects in Brazil\",\n    x = \"Date Disclosed\",\n    y = \"Total IFC Investment in Dollars in Millions\"\n  )\n```\n\n### Investment Projects in Brazil in 2018\nThe `investment_services_projects` dataset was filtered below to focus on information about each investment project from the 2018 fiscal year, and is referred to as `brazil_investment_projects_2018`. Projects that do not have an associated investment amount are excluded from the plot.\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\nggplot(brazil_investment_projects_2018, aes(x = date_disclosed, y = total_investment, color = status)) +\n  geom_point() +\n  labs(\n    title = \"Investment Services Projects in Brazil in 2018\",\n    x = \"Date Disclosed\",\n    y = \"Total IFC Investment in Dollars in Millions\"\n  ) \n```\n\n\n"}
Code bewerken en uitvoeren