Chỉ định tiêu đề và đánh số phần
Bây giờ khi bạn đã thêm mục lục, bạn sẽ chỉnh cách nó hiển thị trong báo cáo và phần thông tin được đưa vào. Bạn sẽ dùng toc_depth để chỉ định độ sâu của các tiêu đề sẽ xuất hiện trong mục lục và number_sections để thêm số thứ tự cho các tiêu đề trong báo cáo.
Bài tập này là một phần của khóa học
Lập báo cáo với R Markdown
Hướng dẫn bài tập
- Ở bên dưới trường
toc, chỉ định độ sâu tiêu đề là2cho mục lục bằngtoc_depth. - Ở bên dưới trường
toc_depth, thêm đánh số phần cho tài liệu bằngnumber_sections. - Chỉnh các tiêu đề trong tài liệu bằng cách bỏ một dấu thăng ở mỗi tiêu đề, để tiêu đề lớn nhất bắt đầu với một dấu thăng và việc đánh số phần sẽ bắt đầu từ 1.
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
{"investment_report.Rmd":"---\ntitle: \"Investment Report\"\noutput: \n html_document:\n toc: true\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"}