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      • 10分钟建构自己的R包,让你的R技能又更进一步

      10分钟建构自己的R包,让你的R技能又更进一步

      • 发布者 weinfoadmin
      • 分类 未分类
      • 日期 2021年9月9日
      • 评论 0评论

      专题介绍:R是一种广泛用于数据分析和统计计算的强大语言,于上世纪90年代开始发展起来。得益于全世界众多 爱好者的无尽努力,大家继而开发出了一种基于R但优于R基本文本编辑器的R Studio(用户的界面体验更好)。也正是由于全世界越来越多的数据科学社区和用户对R包的慷慨贡献,让R语言在全球范围内越来越流行。其中一些R包,例如MASS,SparkR, ggplot2,使数据操作,可视化和计算功能越来越强大。R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。R是属于GNU系统的一个自由、免费、源代码开放的软件,它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具。R作为一种统计分析软件,是集统计分析与图形显示于一体的。它可以运行于UNIX、Windows和Macintosh的操作系统上,而且嵌入了一个非常方便实用的帮助系统,相比于其他统计分析软件,R的学术性开发比较早,适合生物学和医学等学术学科的科研人员使用。

      是新朋友吗?记得先点R语言关注我哦~
      《R语言实践》专栏·第11篇
      文 | RUser
      1416字 |5分钟阅读
      【R语言】开通了R语言群,大家相互学习和交流,请扫描下方二维码,备注:姓名-R群,我会邀请你入群,一起进步和成长。

      伙伴们,R包是什么?大家都会很亲切。一来,R语言的强大,得益于各种有用的R包;二来,R包,把针对某一主题或者任务的函数集、数据集聚合在一块,方便更多地人使用。


      我们如何创建R包?本文说的10分钟建构自己的R包,是在你对R包需要做什么以及相应的函数集知道怎么设计和实现的前提下,我们采用一些构建R包的工具,就可以快速做整合,从而建构属于你自己的R包。


      一、准备工作

      我们需要用到usethis和devtools包。这些包都是R的额外包,我们需要事先安装它。

      代码片段

      install.packages('usethis')install.packages('devtools')


      二、建构自己的R包

      第一步:创建R包项目

      想好R包放置的路径和R包的名字,例如:命名CorPack,放在D:My_RPackages下。

      使用下面代码,快速创建R包项目

      usethis::create_package('D:/My_RPackages/CorPack')


      语句执行成功后,会自动生成一个最基本的R包框架,包括:

      • 生成一个CorPack包项目

      • 为这个R包生成最基本的文件和结构


      第二步:检查R包

      当我们有了R包,对它进行检查(check)。使用devtools::check()的目的就是更新包文件,编译包以及提交元数据、结构、R代码、文档等检查。

      执行语句

      devtools::check()


      检查成功后,提示有1处警告。


      要解决这个问题,添加选择许可就可以。一个标准的建议是MIT许可,这个许可范围非常广。

      执行下面语句即可。

      usethis::use_mit_license("Luqing Wang")


      打开和编辑DESCRIPTION,填写个人相关信息。

      第二次做检查

      执行语句

      devtools::check()



      第三步:添加函数

      R包用于做相关性计算,添加相关性计算代码。

      使用如下代码,创建一个compute_corr.R脚本文件,会放在R文件夹下。

      usethis::use_r("compute_corr")

      在脚本里,添加如下代码

      compute_corr <- function(data, var1, var2){
      # compute correlation ---- cor.test( x = data %>% dplyr::pull({{var1}}), y = data %>% dplyr::pull({{var2}}) ) %>% # tidy up results ---- broom::tidy() %>% # retain and rename relevant bits ---- dplyr::select( correlation = estimate, pval = p.value )
      }

      对脚本添加注释说明,具体操作如下:

      1. 把光标放到函数的大括号里面

      2. 按快捷键Cntrl + Alt + Shift + R

      结果如下图。

      然后按着这个框架,对添加的文本信息根据函数集的具体作用进行描述。

      最终结果如下图。

      执行下面语句

      devtools::document()

      它用于保存和提交文档信息。


      语句成功执行后,自动生成函数的Rd文件,放在man文件夹下,如下图:

      执行下面语句,查看函数的帮助文档,如下图:


      我们继续做检查。检查的作用是什么,请伙伴们回顾下?

      devtools::check()

      结果如下:

      结果信息告诉我们

      computer_corr需要依赖其他包里面的一些函数,因此我们需要把依赖信息导入进来。


      第四步:导入依赖

      执行如下语句

      usethis::use_package("broom")usethis::use_package("dplyr")usethis::use_pipe(

      运行结果,如下图:


      执行如下语句

      devtools::document() # 把管道符号添加到NAMESPACE


      结果如下图:


      继续做检查。

      devtools::check()

      每次做了更新操作后,都需要做个Check。


      第五步:安装R包

      执行如下语句,安装R包。

      devtools::install("D:/My_RPackages/CorPack")


      第六步:使用R包

      测试CorPack包

      library(CorPack)compute_corr(data = faithful, var1 = eruptions, var2 = waiting)

      运行结果:


      三、总结

      伙伴们,现在就可以动手架构自己的R包了,你只需要按着本文的步骤,根据自己的实际问题,创建属于自己的R包,提升自己R语言技能。前面所描述的需要自己编写的内容,就是需要你自己根据实际情况做定制的操作了。


      关于建构R包,有什么问题,请留言。


      如何说出一口流利的英语?请看视频。


      参考资料:

      1https://www.pipinghotdata.com/posts/2020-10-25-your-first-r-package-in-1-hour/


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