RMarkdown：一种从许多 mini-RMarkdown 文档中撰写报告的方法？

Question

将小标题视为输入：

in_data <- tribble(
~ style, ~input1, ~input2, ~text_input
'style_1', 5, NA, 'first result',
'style_2', 4, 6, 'fun',
'style_1', 2, NA, 'other result')

我想做以下事情：

• 有不同的模式，例如style_1和style_2那种

style_1.Rmd

---
params:
 input1: NA
 text_input: ''
---
`r params$text_input` is of the value `r params$input1`

style_2.Rmd

---
params:
 input1: NA
 input2: NA
 text_input: ''
---
```{r}
plot(params$input1, params$input2, main=params$text_input)
```

• 以某种方式 in_data %>% pmap(parse_and_knit) 文档，其中每一行都与其相应的样式和参数编织在一起，最后组合成一个文档，这可能需要额外的 header。

有 heddlr https://github.com/mikemahoney218/heddlr 做类似的事情。但它似乎依赖于为每个“模式”（这是我的“风格”）替换一个参数。我可以将该参数设为行号，然后使用该信息提取数据；将整行作为 params 输入 pmap 样式会更好。

这可能吗？我可以 knit 每一个单独的部分，但我最终需要将它组合成一份报告，最好不要使用我自己的 DOM 魔法。

Answer 1

感谢@Jon Spring，以下内容非常接近我想要的。

• R 脚本将数据框作为 params 项传递给 rmarkdown::render
• 遍历各行的逻辑在报告模板中（并非如我最初预期的那样，在触发报告生成的 R 脚本中）。
• 行数据放入环境中，用envir传入。我还可以将列变量直接分配给 envir，这样就可以在没有 data$ 的情况下直接访问它们，但我还不确定是否需要那样。
• 注意：可能 pwalk(..., ~cat(...)) 比 cat(pmap_chr(...) %>% str_flatten()) 好。

在脚本中generate_report.R:

library(knitr)
library(tidyverse)
in_data <- tribble(
  ~ style, ~input1, ~input2, ~text_input,
  'style1', 5, NA, 'first result',
  'style2', 4, 6, 'fun',
  'style1', 2, NA, 'other result')


rmarkdown::render("rmdreport.Rmd", params = list(data = in_data))

在报告模板中report.Rmd

---
title: "report title"
output: html_document
params:
  data: NA
---

```{r setup, include=FALSE}
knitr::opts_chunk$set(echo = FALSE, results='asis')
```

# Report

This is the intro to the report. What follows is one block per row in `params$data`.

```{r}

in_data <- params$data

cat(
  pmap_chr(in_data, function(...) {
  data <- list(...)
  envir = new.env()
  envir$data <- data
  knitr::knit_child(glue("{data$style}.rmd"), envir = envir, quiet = TRUE)
}) %>% str_flatten())

```

个人templates/styles:

style1.Rmd

## Section on the topic `r data$text_input`

`r data$text_input` is of the value `r data$input1`

style2.Rmd

## Section with a plot

```{r}
plot(data$input1, data$input2, main=data$text_input)
res <- data$input1 * data$input2
cat(glue("{data$input1} * {data$input2} = {res}"))
```