Thêm nhiều tham số vào báo cáo
Trước đó, bạn đã thêm tham số country để tạo báo cáo mới tóm tắt thông tin về các dự án đầu tư cho bất kỳ quốc gia nào có trong dữ liệu investment_services_projects. Bây giờ, bạn sẽ thêm các tham số cho năm tài chính và chỉnh sửa mã hiện có để có thể tạo báo cáo mới về các dự án đầu tư cho bất kỳ quốc gia và năm tài chính nào từ dữ liệu investment_services_projects.
Bài tập này là một phần của khóa học
Lập báo cáo với R Markdown
Hướng dẫn bài tập
- Thêm tham số
fycho năm tài chính và liệt kê2018là năm tài chính. - Thêm các tham số cho ngày
year_startvàyear_end, dùng2017-07-01choyear_startvà2018-06-30choyear_endcủa năm tài chính 2018. - Thay thế các mốc ngày trong
filter()trên dòng64và65bằng tham chiếu tới các tham sốyear_startvàyear_end. - Trong khối mã
country-investment-projects-2018, đổi tên khối mã thànhcountry-annual-investment-projectsvà đổi tên đối tượng cùng mọi tham chiếu đến tên đối tượng trong văn bản thànhcountry_annual_investment_projects.
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 for Projects in `r params$country`\"\noutput: \n html_document:\n toc: true\n toc_float: true\ndate: \"`r format(Sys.time(), '%d %B %Y')`\"\nparams:\n country: Brazil\n---\n\n```{r setup, include = FALSE}\nknitr::opts_chunk$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\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 `r params$country`\nThe `investment_services_projects` dataset provides information about each investment project from 2012 to 2018. Information listed includes the project name, company name, sector, project status, and investment amounts. Projects that do not have an associated investment amount are excluded from the plot.\n\n```{r country-investment-projects}\ncountry_investment_projects <- investment_services_projects %>%\n filter(country == params$country) \n\nggplot(country_investment_projects, aes(x = date_disclosed, y = total_investment, color = status)) +\n geom_point() +\n labs(\n title = \"Investment Services Projects\",\n x = \"Date Disclosed\",\n y = \"Total IFC Investment in Dollars in Millions\"\n )\n```\n\n### Investment Projects in `r params$country` in 2018\nThe `investment_services_projects` dataset was filtered below to focus on information about each investment project from the 2018 fiscal year, and is referred to as `country_investment_projects_2018`. Projects that do not have an associated investment amount are excluded from the plot.\n```{r country-investment-projects-2018}\ncountry_investment_projects_2018 <- investment_services_projects %>%\n filter(country == params$country,\n date_disclosed >= \"2017-07-01\",\n date_disclosed <= \"2018-06-30\") \n\nggplot(country_investment_projects_2018, aes(x = date_disclosed, y = total_investment, color = status)) +\n geom_point() +\n labs(\n title = \"Investment Services Projects\",\n x = \"Date Disclosed\",\n y = \"Total IFC Investment in Dollars in Millions\"\n ) \n```\n\n\n"}