Hi again. We've learned a lot about R Markdown or RMD files and how they can be formatted and converted into reports for stakeholders. We've also explored the YAML header and the comments, descriptions, and explanations for the analysis shown in the report. Now comes the heart of an RMD file, the code. Code added to an RMD file is usually called a code chunk. We've shown you these code chunks in some of the RStudio sessions we've been running. You may have noticed code chunks if you've been practicing along with us. Now, we'll show you what they're all about. Earlier, we worked with the Palmer penguins dataset. We ran some code to analyze the data and create visualizations. After this step, we'd probably want to set up a practice report with notes about our analysis. We'll do that here and incorporate some code and visuals. Let's start by opening up RStudio and then the script with our programming, the ggplot_hook file. Feel free to join in. You can use this link to access the file. We could share this file directly with others, but it's not very effective. It's hard to read and doesn't always include any takeaways. We'll create a new .RMD file instead. We'll add a title and author. Reproduce el video desde :1:42 y sigue la transcripción1:42 Now we have two tabs in our script pane. We can toggle between them just like with browser tabs. We'll save our new .RMD file. Reproduce el video desde :2: y sigue la transcripción2:00 This file is in the template format, so we'll delete everything except the header section and start our own. We already set up the header section so we don't need to make any changes there. Instead of deleting, we could make edit section by section, adding our own comment and code along the way. But deleting the file contents gives us a blank space to work in and helps us avoid potential errors from mixing our own comment and code with the pre-existing ones in the template. Before we add any code, we want to describe its purpose. The first code chunk, we'll set up our R environment by loading our packages using the library function. On a new line, we'll type two hashtags to format a header for this section, followed by the header text, "Setting up my environment." Then we'll add a note about the code. Reproduce el video desde :3:2 y sigue la transcripción3:02 We've added apostrophes before and after tidy verse and Palmer penguins, because they're the names of the packages which makes them part of the actual code. Now we'll add our code. RStudio has a handy code menu that we can use to insert a code chunk. There's also a button in our script pane that lets us add code chunks. This creates a gray section in our file and chunk delimiters. A delimiter is a character that indicates the beginning or end of a data item. You could also type these delimiters directly in the file, three backticks, followed by an r in braces to begin the code chunk, and three backticks to end it. Or you could use the keyboard shortcuts, Control plus Alt plus I on a PC or Chromebook and Command plus Option plus I on a Mac. Since we're in RStudio, the code menu works just fine. Inside the first brace, we'll label our code chunk. After the r we'll add a space and then type loading packages. This adds another layer to our organization. We can now easily find this code chunk and its label using the contents menu at the bottom of our script pane. Reproduce el video desde :4:37 y sigue la transcripción4:37 Next, between our delimiters, we'll add our first code chunk, which we use to load our two packages. Even if they're already loaded, loading them again makes sure that our packages will be updated to the latest version. We can type starting on the line after the first delimiter. But since we also have our programming file available, we'll copy and paste from there. Reproduce el video desde :5:10 y sigue la transcripción5:10 Now we can run our code right in the file to check it for errors and there's the code output. We can also change our code chunk options. There's options for changing the output and for turning off warnings and messages. These are useful for when you're ready to create a final report for stakeholders. You'll have control over what you'll show them in the report. For example, if you get warnings with your output that don't impact your findings, you can turn off the warnings for stakeholders. Now let's check out this report in its completed form. It's got our notes and comments to help us as we keep learning. It's also got code chunks from our previous analysis and output like visuals. We'll click the "Knit" button to convert our report to an HTML document. Reproduce el video desde :6:10 y sigue la transcripción6:10 The code chunks are the key to making this report a good learning tool and eventually a document worth presenting to stakeholders. When you have code embedded in a file and can show its output, you can provide evidence for your findings and share your sources. If you need more evidence for how R Markdown can help you document your analysis, we've got it coming next. See you then.

Hola de nuevo. Hemos aprendido mucho sobre los archivos R Markdown o RMD y cómo se pueden formatear y convertir en informes para las partes interesadas. También exploramos el encabezado YAML y los comentarios, descripciones y explicaciones del análisis que se muestra en el informe. Ahora viene el corazón de un archivo RMD, el código. El código agregado a un archivo RMD generalmente se denomina fragmento de código. Le mostramos estos fragmentos de código en algunas de las sesiones de RStudio que hemos estado ejecutando. Es posible que haya notado fragmentos de código si ha estado practicando con nosotros. Ahora, te mostraremos de qué se trata. Anteriormente, trabajamos con el conjunto de datos de los pingüinos de Palmer. Ejecutamos un código para analizar los datos y crear visualizaciones. Después de este paso, probablemente querríamos configurar un informe de práctica con notas sobre nuestro análisis. Lo haremos aquí e incorporaremos código y elementos visuales. Comencemos abriendo RStudio y luego el script con nuestra programación, el archivo ggplot_hook. Siéntase libre de unirse. Puede usar este enlace para acceder al archivo. Podríamos compartir este archivo directamente con otros, pero no es muy efectivo. Es difícil de leer y no siempre incluye ninguna comida para llevar. En su lugar, crearemos un nuevo archivo .RMD. Añadiremos un título y un autor. Reproduce el video desde :1:42 y sigue la transcripción1:42 Ahora tenemos dos pestañas en nuestro panel de secuencias de comandos. Podemos alternar entre ellos como con las pestañas del navegador. Guardaremos nuestro nuevo archivo .RMD.Reproduce el video desde :2: y sigue la transcripción2:00 Este archivo tiene el formato de plantilla, por lo que eliminaremos todo excepto la sección del encabezado y comenzaremos el nuestro. Ya configuramos la sección de encabezado, por lo que no necesitamos hacer ningún cambio allí. En lugar de eliminar, podríamos editar sección por sección, agregando nuestro propio comentario y código en el camino. Pero eliminar el contenido del archivo nos da un espacio en blanco para trabajar y nos ayuda a evitar posibles errores al mezclar nuestro propio comentario y código con los preexistentes en la plantilla. Antes de agregar cualquier código, queremos describir su propósito. El primer fragmento de código, configuraremos nuestro entorno R cargando nuestros paquetes usando la función de biblioteca. En una nueva línea, escribiremos dos hashtags para dar formato a un encabezado para esta sección, seguido del texto del encabezado, "Configuración de mi entorno". Luego agregaremos una nota sobre el código. Reproduce el video desde :3:2 y sigue la transcripción3:02 Hemos agregado apóstrofes antes y después de Tidy Verse y Palmer Penguins, porque son los nombres de los paquetes que los hacen parte del código real. Ahora agregaremos nuestro código. RStudio tiene un práctico menú de código que podemos usar para insertar un fragmento de código. También hay un botón en nuestro panel de secuencias de comandos que nos permite agregar fragmentos de código. Esto crea una sección gris en nuestro archivo y delimitadores de fragmentos. Un delimitador es un carácter que indica el comienzo o el final de un elemento de datos.También puede escribir estos delimitadores directamente en el archivo, tres acentos graves, seguidos de una r entre llaves para comenzar el fragmento de código y tres acentos graves para finalizarlo. O puede usar los métodos abreviados de teclado, Control más Alt más I en una PC o Chromebook y Comando más Opción más I en una Mac. Como estamos en RStudio, el menú de código funciona bien. Dentro de la primera llave, etiquetaremos nuestro fragmento de código. Después de la r agregaremos un espacio y luego escribiremos loading packages. Esto agrega otra capa a nuestra organización. Ahora podemos encontrar fácilmente este fragmento de código y su etiqueta usando el menú de contenido en la parte inferior de nuestro panel de secuencias de comandos. Reproduce el video desde :4:37 y sigue la transcripción4:37 A continuación, entre nuestros delimitadores, agregaremos nuestro primer fragmento de código, que usamos para cargar nuestros dos paquetes. Incluso si ya están cargados, cargarlos nuevamente asegura que nuestros paquetes se actualizarán a la última versión. Podemos escribir comenzando en la línea después del primer delimitador. Pero como también tenemos nuestro archivo de programación disponible, copiaremos y pegaremos desde allí. Reproduce el video desde :5:10 y sigue la transcripción5:10 Ahora podemos ejecutar nuestro código directamente en el archivo para verificar si hay errores y ahí está el resultado del código. También podemos cambiar nuestras opciones de fragmentos de código. Hay opciones para cambiar la salida y desactivar advertencias y mensajes. Estos son útiles para cuando esté listo para crear un informe final para las partes interesadas.Tendrás control sobre lo que les mostrarás en el informe. Por ejemplo, si recibe advertencias con su salida que no afectan sus hallazgos, puede desactivar las advertencias para las partes interesadas. Ahora veamos este informe en su forma completa. Tiene nuestras notas y comentarios para ayudarnos mientras seguimos aprendiendo. También tiene fragmentos de código de nuestro análisis anterior y resultados como imágenes. Haremos clic en el botón "Tejer" para convertir nuestro informe en un documento HTML. Reproduce el video desde :6:10 y sigue la transcripción6:10 Los fragmentos de código son la clave para hacer de este informe una buena herramienta de aprendizaje y, finalmente, un documento que valga la pena presentar a las partes interesadas. Cuando tiene código incrustado en un archivo y puede mostrar su salida, puede proporcionar evidencia de sus hallazgos y compartir sus fuentes. Si necesita más evidencia de cómo R Markdown puede ayudarlo a documentar su análisis, la tenemos a continuación. Hasta entonces.