R Markdown 是一个很好的做数据科学的一个实用框架，它可以将你的代码、结果和你自己的批注统统进行一体化的整合。通过R Markdown你可以很方便的重复你的数据分析过程，很方便的将你的结果转化为pdf等各种形式从而方便与合作者交流。

R Markdown有两个非常非常官方的资源，大家可以打印好放在手边随时参考：

R Markdown Cheat Sheet: Help > Cheatsheets > R Markdown Cheat Sheet,R Markdown Reference Guide: Help > Cheatsheets > R Markdown Reference Guide.R Markdown基础

一个典型的R Markdown文件的后缀名为.Rmd，如下就是一个。

---title: "Diamond sizes"date: 2016-08-25output: html_document---```{r setup, include = FALSE}library(ggplot2)library(dplyr)smaller <- diamonds %>%   filter(carat <= 2.5)```We have data about `r nrow(diamonds)` diamonds. Only `r nrow(diamonds) - nrow(smaller)` are larger than2.5 carats. The distribution of the remainder is shownbelow:```{r, echo = FALSE}smaller %>%   ggplot(aes(carat)) +   geom_freqpoly(binwidth = 0.01)```

上面的R Markdown中两部分主要的内容：

用---括起来的标题部分用```括起来的代码部分

当你打开一个Rmd文件时你会看到文件中有一个个play的图标，直接点击就可以运行代码，然后直接出结果。或者你也可以使用快捷键Cmd/Ctrl + Shift + Enter，运行代码

当你想输出文件的时候直接点击knit键或者用快捷键Cmd/Ctrl + Shift + K，这个时候你就可以在viewer面板看到输出的样式了，当然你还可以输出HTML等等。下图是输出在viewer中的展示：

基本上来说你的Rmd文件经历了如下过程：

首先是Rmd通过knit转化为markdown文件，在knit中代码都会进行执行过程，然后markdown文件又会给pandoc，这个pandoc负责将markdown文件文件再转化为各种各样的文件类型。

Markdown的常见格式操作

Markdown其实很简单的，常见的格式操作如下：

加粗与倾斜

*italic*  or _italic_**bold**   __bold__

级别标题

# 1st Level Header## 2nd Level Header### 3rd Level Header

列表

*   Bulleted list item 1*   Item 2    * Item 2a    * Item 2b1.  Numbered list item 11.  Item 2. The numbers are incremented automatically in the output.

链接与图片

<;[linked phrase]()![optional caption text](path/to/img.png)

表格

First Header  | Second Header------------- | -------------Content Cell  | Content CellContent Cell  | Content Cell

掌握上面的就基本差不多了。下一篇文章给大家写R Markdown中代码的各种可选操作。欢迎关注。

小结

感谢大家耐心看完。发表这些东西的主要目的就是督促自己，希望大家关注评论指出不足，一起进步。内容我都会写的很细，用到的数据集也会在原文中给出链接，你只要按照文章中的代码自己也可以做出一样的结果，一个目的就是零基础也能懂，因为自己就是什么基础没有从零学Python和R的，加油。

（站外链接发不了，请关注后私信回复“数据链接”获取本头条号所有使用数据）

往期内容：

R数据分析：贝叶斯定理的R语言模拟

R数据分析：著名的“三门问题”的R语言模拟

R数据分析：R Markdown：数据分析过程报告利器，你必须得学呀

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