In tpemartin/econDV: 國立臺北大學資料視覺化課程套件

key請由課綱選： 新課綱：https://docs.google.com/document/d/1o8UQIpy6GFqCgfUxc47fqyAPuEYrk3FLd7bB1EhYMVg

• 上傳時請交你的「Rmd檔」及「ggsave的SVG檔」，若有後製也請交上後製的SVG。由一個組員上傳到google classroom的作業繳交處。（通常是這次作業訊息公告的位置）

• 作圖資料：

  • 若資料本身是公開資料「且」可經網址形式直接寫在程式中下載則無需另附資料。否則
  • 將資料上傳到本課程的分享google drive folder: https://drive.google.com/drive/folders/19_B9LnjR4g9M8VPmbUuf4UjXXxC_JKhm?usp=sharing 讓全班都可以看得到你的檔案 （注意，這和作業邀交處是不同的。）
  • 上傳後，請點你檔案按滑鼠右鍵，選「get link」得到你資料檔的分享連結。
  • 程式要引入此資料處，請依照下面datadownload code chunk去引入資料。

總結：

• 上傳到Google classroom作業繳交處：Rmd, SVG

• 上傳到分享Google Drive Folder: 資料檔 （若公開資料且程式可下載則無需上傳）

---

• params裡的訊息若無後製SVG可不寫imgPostName，其他都要填。

• 圖片一定要有Title, subtitle, 及資料來源。

knitr::opts_chunk$set(echo = TRUE, eval=F)
library(drake)
library(econDV)
library(dplyr)

makecondition

library(dplyr)
library(tidyr)
library(stringr)
library(googledrive)
library(readr)
library(ggplot2)
library(econDV)
econDV::setup_chinese(need2Knit = F)
rprojroot::is_rstudio_project -> .pj
.pj$make_fix_file() -> .root

imageFolder <- file.path(.root(),"img")
dataFolder <- file.path(.root(),"data")

if(!dir.exists(imageFolder)) dir.create(imageFolder)
if(!dir.exists(dataFolder)) dir.create(dataFolder)

data

範例情境：

• 資料檔分享連結：https://drive.google.com/file/d/18L7z13xz_Rn_bYcQBhZR9wLxGZFgeO9e/view?usp=sharing

• 要下載回project folder, 並名命為'graph4week1.csv'。（請確認你makecondition有.root定義）

• 用readr::read_csv讀入資料。

datadownload = {
  # 下載google drive檔案 share link 到本機project folder, 本以graph4week.csv名稱儲存
  googledrive::drive_download(
    file_in("https://drive.google.com/file/d/18L7z13xz_Rn_bYcQBhZR9wLxGZFgeO9e/view?usp=sharing"),
    path=file.path(dataFolder,"graph4week1.csv"),
    overwrite = T
  )

  # 自本機project folder裡引入graph4week.csv為graph4week1 data frame物件
  graph4week1 <- read_csv(
    file.path(dataFolder,"graph4week1.csv")
  )
}

graph

myggplot = {

}

export

save_ggplot = {

  ggsave(
    plot=myggplot,
    filename=file.path(imageFolder, "myPlot.svg"),
    width = 8,
    height = 5
  )
}

• myPlot.svg及本Rmd檔一起上傳作業繳交處

tpemartin/econDV documentation built on Feb. 12, 2021, 5:56 a.m.