Thêm tham số vào báo cáo
Trong bài tập này, bạn sẽ thêm tham số country vào báo cáo và chỉnh sửa mã hiện có để bạn có thể tạo báo cáo mới về các dự án đầu tư cho bất kỳ quốc gia nào có trong dữ liệu investment_services_projects.
Bài tập này là một phần của khóa học
Lập báo cáo với R Markdown
Hướng dẫn bài tập
- Ở bên dưới trường
datetrong phần đầu YAML, thêm một mục cho các tham số bằngparams, thêm tham sốcountry, và đặtBrazillàm quốc gia trong tham sốcountry. - Rà soát các lệnh
filter()cho"Brazil"trong toàn bộ tài liệu và thay thế bằng tham chiếu đến tham sốcountry. - Trong khối mã
brazil-investment-projects, đổi tên khối mã thànhcountry-investment-projectsvà đổi tên đối tượngbrazil_investment_projectsthànhcountry_investment_projects. - Trong khối mã
brazil-investment-projects-2018, đổi tên khối mã thànhcountry-investment-projects-2018và đổi tên đối tượngbrazil_investment_projects_2018cũng như mọi tham chiếu trong văn bản đến đối tượng này thànhcountry_investment_projects_2018. - Xóa cụm "in Brazil" khỏi tiêu đề biểu đồ trong báo cáo.
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\n toc_float: 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"}