10  Targets (avancé)

Ce chapitre couvrira certaines notions plus avancées concernant la production de rapport, notamment la gestion des dépendances entre un rapport RMArkdown et des targets.

Un exemple exhaustif de rapport RMarkdown avec des targets est disponible dans le dépôt GitHub exemple_targets.

Ce répertoire présente comment organiser un projet en un répertoire de travail reproductible. Il représente un exemple répondant aux attentes pour le travail terminal.

Le fichier _targets.R présenté dans ce répertoire est un exemple de pipeline permettant d’automatiser l’exécution et d’optimiser la mise à jour du projet dans un souci de reproductibilité. Une target rerpésente une étape du projet dont l’exécution dépend du produit d’une ou de targets précédents.

Le pipeline présenté dans cet exemple suit l’état de plusieurs jeux de données, les assemble, produit une analyse et présente les résultats à l’aide d’une visualisation dans un rapport RMarkdown.

L’exemple présenté permet de suivre plusieurs fichiers de données et de définir les dépendances du rapport. Comme établir ces dépendances requiert certaines technicalités, je vous suggère de vous inspirer grandement de l’exemple présenté.

10.1 Compiler un rapport RMarkdown avec des targets

La librarie tarchetypes simplifie la compilation du fichier .Rmd avec tar_render() qui partage une syntaxe similaire aux autres targets tar_target()

install.packages("tarchetypes")

tar_render(
    cible, 
    "path/to/file.Rmd")

L’instruction de compilation du fichier .Rmd doit toujours être la dernière targets.

10.2 Expliciter les dépendances dans un rapport RMarkdown

Il est recommandé de charger dans un rapport RMarkdown les données produites dans une target précédente à l’aide de tar_read ou tar_load pour expliciter les dépendances entre les targets. Cela permet de s’assurer que les targets sont bien exécutées dans le bon ordre.

# Charger les données
data <- tar_read("nomDuTarget")

# Afficher les premières lignes
head(data)

10.3 Suivre un ensemble de fichiers de données

Il est possible de suivre un ensemble de fichiers de données en utilisant une target pour lister les fichiers et une autre pour les charger. Cette approche a l’avantage de permettre la mise à jour automatisée du projet lorsque les fichiers de données sont modifiés.

Cette approche requiert trois targets :

1. Une target pour suivre le dossier contenant les données

tar_target(
  name = path, # Cible
  command = "./data", # Dossier contenant les fichiers de données
  format = "file" # Format de la cible
)

2. Une target qui liste tous les fichiers du dossier

tar_target(
    name = file_paths, # Cible
    command = list.files(path, full.names = TRUE) # Liste les fichiers dans le dossier
  )

3. Une target qui charge les données et les assemblent

tar_target(
  name = data, # Cible 
  command = prep_donnees(file_paths) # Jointure des jeux de données
)