Si vous utilisez Rmarkdown pour générer vos rapports d’analyse, vos notices techniques ou encore vos TPs, vous avez sans doute entendu parler de Quarto.
Quarto, c’est la nouvelle génération de R markdown. Elle est présentée comme avancée et enrichie.
Quarto existe depuis l’été 2021, mais son début ont plutôt été timides ; sans doute parce que l’outil était encore en développement. Il l’est toujours aujourd’hui, mais à présent Quarto est bien abouti.
Avec Quarto, nous pouvons faire globalement les mêmes choses qu’avec R markdown, mais de manière plus flexible et plus intégrée.
De manière basique, vous pourrez générer des documents (qui intègrent ou pas du code R) dans les formats html, word ou pdf, mais avec plus de facilité pour gérer, par exemple, les images, les références croisées, ou encore pour ajouter des boites d’alerte.
Vous pourrez également réaliser des diapositives, des dashboards et des sites webs, des livres, comme R markdown mais nativement, c’est à dire sans faire appel à des packages complémentaires comme bookdown (livres), xaringan (slides), flexdasboard (dashboard).
Quarto bénéficie d’une documentation très riche, que vous pouvez retrouver en cliquant sur ce lien https://quarto.org/docs/guide/
À noter aussi que Quarto est multilangage de programmation : il peut être utilisé avec R, Python Julia et SQL. Il peut aussi être employé avec d’autres interfaces que R Studio, par exemple JupyterLab ou VS code.
Quarto est associé à R Studio, pour disposer de cet outil, il est nécessaire d’installer une version récente de RStudio : https://posit.co/download/rstudio-desktop/
Vous trouverez un guide d’utilisation de Quarto ici : https://quarto.org/docs/guide/
Dans la section intitulée Authoring, vous découvrirez les informations fondamentales.
La section Documents contient des explications détaillées sur les formats de sortie les plus importants.
Quant aux présentations, aux tableaux de bord, aux sites web et aux livres, ils bénéficient chacun de sections spécifiques.
Il est également important de souligner que d’autres éléments intéressant comme des extensions, des template et des exemples sont accessibles dans le menu supérieur.
Comme d’habitude, je vous conseille d’organiser au préalable votre travail selon un projet R (pour davantage d’informations, vous pouvez consulter l’article “7 étapes pour organiser son travail sous R” )
Ensuite, allez dans le menu File –> Newfile –> Quarto document –> entrer un titre et sauvez le (à la racine de votre projet R ou dans un sous dossier).
Puis passez en mode « Source » :
Et cliquez sur le bouton Render, pour générer le document rendu en html.
Quarto utilise globalement les mêmes balises que R markdown :
Vous pouvez retrouver ces informations ici.
La partie en tête, dans le yaml, est légèrement différente dans la précision des formats de sortie :
Il faut toujours faire attention a l’indentation (les espaces avant le nom des options).
La différence qui saute aux yeux quand on commence à employer Quarto, c’est la syntaxe des options à l’intérieur des chunks. Celles-ci ne sont plus dans les accolades, mais en dehors, et précédées de #|, comme ceci :
```{r}
#| echo: true
#| fig-cap : "Iris data"
library(ggplot2)
ggplot(iris,aes(x=Sepal.Length, y=Petal.Length, colour=Species))+
geom_point()+
geom_smooth()
``` À noter aussi qu’à présent les options sont en minuscule et utilisent les 2 points : echo : true contre echo="TRUE" (signe = et utilisation des majuscules) pour R markdown :
```{r, echo="TRUE", fig.cap="Iris data"}
library(ggplot2)
ggplot(iris,aes(x=Sepal.Length, y=Petal.Length, colour=Species))+
geom_point()+
geom_smooth()
``` ```{r}
#| echo: true
#| fig-cap : "Iris data"
library(ggplot2)
ggplot(iris,aes(x=Sepal.Length, y=Petal.Length, colour=Species))+
geom_point()+
geom_smooth()
``` Cela dit, vous pouvez continuer à utiliser votre syntaxe R markdown (avec les options dans les accolades), dans Quarto !
Remarques: Dans la documentation de Quarto (https://quarto.org/docs/guide/) je n’ai pas trouvé de liste globale répertoriant toutes les options de chunk possibles, elles sont disséminés dans les différents paragraphes
On ne retrouve plus de bouton knit mais un bouton Render.
Les 3 formats peuvent s’indiquer comme ceci :
---
title: "My Document"
format:
docx:
toc: true
number-sections: true
highlight-style: github
html:
toc: true
number-sections: true
pdf:
toc: true
number-sections: true
editor: visual
editor_options:
chunk_output_type: console
--- Par défaut, le document est rendu dans le premier format indiqué. Mais comme avec Rmarkdown, vous pouvez choisir le format de sortie en ouvrant le menu du bouton Render, et en sélectionnant le format de sortie désiré (À condition d’avoir spécifier les 3 formats dans l’entête)
Vous pouvez aussi utiliser la fonction quarto_render() pour générer le document dans le format de sortie désiré. Pour cela, il est nécessaire d’installer la package quarto, et de charger la librairie.
Par exemple, pour générer le document en html, word et pdf, vous pouvez utiliser le code suivant :
# library(quarto)
# quarto_render( "mon_script_quarto.qmd", output_format="html")
#
# quarto_render( "mon_script_quarto.qmd", output_format="docx")
#
# quarto_render( "mon_script_quarto.qmd", output_format="pdf") À noter que si vous voulez un rendu au pdf, vous devez, au préalable, installer TinyTex en exécutant les commande suivant dans le terminal (onglet voisin de la console):
quarto install tinytex NB: si vous n’avez pas d’onglet Terminal, vous pouvez l’ouvrir en allant dans le menu supérieur –> Tools –> Terminal –> New Terminal.
Avec R markdown, quand on ouvre un nouveau fichier R Markdown, le script comporte un chunk set up dans lequel on peut mettre toutes les options par défaut des chunks subséquents :
```{r setup, include=FALSE}
knitr::opts_chunk$set(echo = TRUE)
``` Je n’ai rien trouvé de comparable dans Quarto, alors j’ai simplement copier-coller ce chunk, et cela fonctionne très bien. Par exemple, ici, j’utilise l’option message=FALSE pour ne pas afficher les messages d’information générés dans les chunks, ici concernant les packages tidyverse et drc:
EDIT : Il s’avère que vous pouvez mettre ces options dans l’entête (voir les commentaires d’Antoine et Audrey)
```{r}
#| eval : false
#| echo : false
write.csv2(airquality,"data/airquality.csv", row.names = FALSE)
``` Comme dans Rmarkdown, le répertoire par défaut d’éxécution des chunks est le répertoire où se trouve le script quarto.
J’utilise en général cette hiérarchie pour mon projet R :
Mon script Quarto est dans le dossier « scripts ». Pour importer des data, j’utilise la fonction here() du package here() , comme ceci : here::here(data/mesdata.csv).
Cela me permet d’importer les données en
Voici un exemple :
```{r}
AQ <- read.csv2(here::here("data/airquality.csv"))
head(AQ)
``` Pas de changement par rapport à RMardown, vous pouvez employer un dollar pour intégrer une équation ou des caractères mathématiques dans une phrase, et 2 dollars pour faire un bloc :
Si vous employez beaucoup d’équation, je vous recommande l’outil Mathpix pour les capturer et les écrire automatiquement. Vous trouverez plus d’informations dans cet article : Les équations en LaTeX pour Rmarkdown : même pas peur
Quarto appelle cela des callout Block. C’est une belle nouveauté, car cela est très utile pour attirer l’attention du lecteur, et cela se réalise hyper facilement. Il y en a 5 types :
Pour les générer, c’est tout simple, il suffit d’employer le code suivant directement dans le script (et non dans un chunk)
Belle astuce indiquée par Antoine (voir son commentaire) : pour insérer des callout blocks, vous pouvez utiliser l’addin Quartostamp : https://matt-dray.github.io/quartostamp/index.html
# pour installer quartostamp
install.packages("remotes") # if not yet installed
remotes::install_github("matt-dray/quartostamp") Je dirais que si vous travaillez seul, dans votre coin, et que vous faites seulement des comptes rendus d’analyse simples, des notices techniques ou des TP, que vous parvenez à faire ce dont vous avez besoins et que le résultat est satisfaisant, cela ne me parait pas complètement indispensable de passer à Quarto (en tout cas il n’y a pas urgence).
Si vous travaillez en équipe, que tout le monde est encore en R markdown et que ça fait le job, là encore il n’y a pas de nécessité absolue.
Par contre, si vous collaborez avec des personnes qui ont tendance à suivre l’évolution de R, et/ou si vous faites de multiples taches (rédiger des livres, éditer des slides, construire des tableaux de bord), je pense que ça vaut le coup de franchir le pas. Quarto vous permettra de dépasser les difficultés que l’on peut rencontrer avec R markdown, et vous permettra une plus grande flexibilité dans les rendus.
Quarto se présente comme une évolution significative de R Markdown, offrant une flexibilité et une intégration accrue pour la création de documents, de présentations, de tableaux de bord etc…
L’installation aisée, la documentation riche et les fonctionnalités avancées telles que la gestion des références croisées et des alertes, ainsi que la prise en charge native de divers formats de sortie, rendent Quarto particulièrement attrayant.
De plus, la transition de R Markdown à Quarto est facilitée par la conservation de nombreuses syntaxes familières.
Personnellement, je suis convaincu par les atouts de Quarto et je choisis de faire la transition vers cet outil pour mes futurs projets.
Et vous ?
Est-ce que vous êtes convaincus ?
Est-ce que vous avez déjà franchi le pas ?
Est-ce que vous allez franchir le pas ?
Dites-le-moi en commentaire. Et surtout, n’hésitez pas à partager vos expériences, qu’elles soient positives ou négatives, avec Quarto. Vos retours sont précieux ! 👇👇👇
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10 Responses
Bonjour,
Bravo pour ces blogs très pédagogiques
Quelques petits infos complémentaires:
– L’option de choix de sortie (la petite fléche qui est a coté de render) n’est disponible que si on a renseigné plusieurs formats de sortie dans le Yaml (et que pour celà.
– Les options generales des chunks se gère dans le Yaml ( la documentation de Quarto n’est pas très claire) mais echo : false, cache : true dans le format marche.
Mon option préférée pour les formats html est code-fold: true qui permet d’avoir le code visible après dépliment
– Pour les encarts, onglet et la mise en page, il existe un addins Quartostamp, qui permet d’avoir un apprentissage assisté des commandes spécifiques
Bonsoir Antoine,
Merci beaucoup pour ces précisions et pour l’astuce de l’addin Quartostamp ! J’ai essayé et c’est pas mal du tout !
Chère Claire, dans ce post, tu proposes la ligne de code `AQ <- read.csv2(here::here("data/airquality.csv"))`, mais un simple `AQ <- read.csv2("data/airquality.csv")` ne fait-il pas la même chose si le wd est correctement déclaré ? Quelle est la valeur ajoutée de `here()` ?
Bonjour Sandrine,
Si sans doute (en tout cas d’après ma compréhension). Mais personnellement, dans ma pratique courante, je n’utilise pas la fonction setwd(). Je range mes scripts dans un dossier que j’appelle « scripts » et comme le répertoire d’exécution du fichier.qmd est celui où il se trouve (« scripts » pour moi) je ne suis pas au même niveai d’exécution lorsque je copie colle la commande d d’importation dans la console (là je suis au niveau de la racine du projet) et lorsque je le knit (render) (là je suis au niveau du dossier script). La commande here() permet d’écrire le chemin d’accès des données en absolue, et ça fonctionne quel que soit le niveau d’exécution (à la racine du projet, ou dans le dossier script). Ça me permet donc d’avoir une seule ligne de commande qui fonctionne à tous les coups, sans avoir à toucher au working directory.
J’espère que mes explications sont compréhensibles 😁
Bonjour et tout d’abord merci pour ce super blog sur lequel je récupère très souvent de précieux conseils !
Concernant le chunk setup, je faisais comme vous avec Quarto. J’ai découvert qu’on peut ajouter les options directement dans le YAML avec la fonction execute ! https://quarto.org/docs/computations/execution-options.html
Bonne journée !
Bonjour Audrey,
merci pour le partage, c’est super sympa !
Bonjour Claire,
Je tiens à vous remercier pou votre publication aussi limpide que surprenante sur la migration de RMarkdown vers Quarto. Je ne savais que Quarto existe déjà, sauf que ce nom me rappelle un tableur du même nom que nous avons utilisé autrefois avec plaisir avant qu’il soit remplacé définitivement par MS Excel. Passé le moment surprise, je pense que moi je reste encore chez RMarkdown d’autant que je ne l’utilise que rarement. Mais c’est toujours bon de savoir ce qui ce passe dans ce domaine.
Bonjour. Je vous assure quand j’ai trouvé cet outil j’etais vraiment impressionné. J’avais des difficultés avec R Markdown. Mais avec Quarto, je n’ai plus les buggs recurrents. J’ai définitivement fait le cap vers Quarto
Bonjour et Bravo pour vos guides. Ils me sont très utiles.
Je fais mon premier pas pour traduire en Quarto sur un projet collaboratif avec 2 ou 3 collègues distants
Bonjour,
Merci pour votre commentaire.
N’hésitez pas à revenir partager votre expérience de « traduction », votre retour sera très utile à de nombreuses personnes.