У меня есть фрейм данных, в котором демографическая информация разделена на 16 групп. В основном мне нужно перебрать эти группы и создать страницу PDF для каждой группы. Я пробовал использовать Rhtml, но пока могу создать только одну страницу. Есть ли способ использовать шаблоны или что-то в этом роде?
Создайте PDF с помощью Rhtml и повторите фрейм данных
04.08.2015
- Вы можете предварительно обработать файл
Rmd, программно создать несколько файловRmdдля их объединения, и мне нравится продвигать эту связанную функцию потворствуют. 05.08.2015
Ответы:
1
Когда вам нужен вывод в формате PDF, почему бы вам напрямую не скомпилировать .Rnw в .pdf?
Вот пример с использованием набора данных iris. Он печатает первые несколько строк каждого вида на новой странице:
\documentclass{article}
\begin{document}
<<results = "asis", echo = FALSE>>=
library(xtable)
newpage <- ""
invisible(lapply(unique(iris$Species), FUN = function(x) {
cat(newpage)
cat(sprintf("\\section{%s}", x))
current <- head(subset(x = iris, subset = Species == x))
print(xtable(current))
newpage <<- "\\clearpage"
}))
@
\end{document}
Я дополнительно использовал xtable, чтобы легко получить красиво отформатированную таблицу. Вывод выглядит следующим образом: 
05.08.2015
Новые материалы
Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально
Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение
Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования
Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv)
Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..