J'utilise Knitr via R-Studio et je pense que c'est assez chouette. J'ai un problème mineur cependant. Lorsque je source un fichier dans un R-Chunk, la sortie knitr inclut des commentaires externes, comme suit:
+ FALSE Loading required package: ggplot2
+ FALSE Loading required package: gridExtra
+ FALSE Loading required package: grid
+ FALSE Loading required package: VGAM
+ FALSE Loading required package: splines
+ FALSE Loading required package: stats4
+ FALSE Attaching package: 'VGAM'
+ FALSE The following object(s) are masked from 'package:stats4':
J'ai essayé de définir les options de R-chunk de différentes manières, mais je ne semblais toujours pas éviter le problème:
```{r echo=FALSE, cache=FALSE, results=FALSE, warning=FALSE, comment=FALSE, warning=FALSE}
source("C:/Rscripts/source.R");
```
Est-il possible de commenter ces messages?
Vous pouvez utiliser include=FALSE
pour tout exclure d'un bloc.
```{r include=FALSE}
source("C:/Rscripts/source.R")
```
Si vous souhaitez uniquement supprimer les messages, utilisez plutôt message=FALSE
:
```{r message=FALSE}
source("C:/Rscripts/source.R")
```
```{r results='hide', message=FALSE, warning=FALSE}
library(RJSONIO)
library(AnotherPackage)
```
voir Options de morceaux dans la documentation Knitr
Ma meilleure solution sur R Markdown était de créer un bloc de code uniquement pour charger des bibliothèques et exclure tout le contenu du bloc.
{r results='asis', echo=FALSE, include=FALSE,}
knitr::opts_chunk$set(echo = TRUE, warning=FALSE)
#formating tables
library(xtable)
#data wrangling
library(dplyr)
#text processing
library(stringi)
C'est une vieille question, mais voici une autre façon de le faire.
Vous pouvez modifier le code R lui-même au lieu des options de bloc en encapsulant l'appel source
dans suppressPackageStartupMessages()
, suppressMessages()
et/ou suppressWarnings()
. Par exemple:
```{r echo=FALSE}
suppressWarnings(suppressMessages(suppressPackageStartupMessages({
source("C:/Rscripts/source.R")
})
```
Vous pouvez également placer ces fonctions autour de vos appels library()
dans le script "source.R"
.