Именование конфликтов в R при использовании attach

Question

Я чувствую, что постоянно в R, я получаю странные конфликты имен между прикрепленными файлами данных и другими объектами, прикрепляет/отключает работу не так, как ожидалось (только две копии одного и того же фреймворка прикреплены, даже конечно, если они были идентичны или нет) и целый ряд проблем с мягким типизированным языком. Код, который работал час назад, внезапно вызывает новые ошибки и т. Д.

Есть ли лучший способ справиться с такими вещами? Неужели я теряю эффективность, если я придерживаюсь присвоения именным фреймам одиночными буквами, а затем вообще не прикреплен?

Answer 1

присоединяет/отсоединяется (SIC) не работает, как ожидалось

Как отметил Joran и BondedDust, используя attach всегда плохая идея, потому что это вызывает глупые, непонятные ошибки как вы нашли.

называющие dataframes с одиночными буквами

Не делайте этого, либо! Дайте вам переменные значащие имена, чтобы ваш код был легче понять, когда вы вернетесь к нему через шесть месяцев.

---

Если ваша проблема в том, что вам не нравится, повторно вводить имя фрейма данных для доступа столбцов, а затем использовать функции с особой оценки, которые позволяют избежать этой потребности.

Например,

some_sample_data <- data.frame(x = 1:10, y = runif(10)) 

Подменю

Повторный набор текста, тяжелая работа:

some_sample_data[some_sample_data$x > 3 & some_sample_data$y > 0.5, ] 

Легче альтернативы с помощью subset:

subset(some_sample_data, x > 3 & y > 0.5) 

Изменение порядка

Многократное типирование, тяжелая работа:

order_y <- order(some_sample_data$y) 
some_sample_data[order_y, ] 

Легче использованием arrange из plyr:

arrange(some_sample_data, y) 

Преобразуя

Повторные ввод, ха й работа:

some_sample_data$z <- some_sample_data$x + some_sample_data$y 

Легче использование with, within или mutate (последняя один из plyr):

some_sample_data$z <- with(some_sample_data, x + y) 
some_sample_data <- within(some_sample_data, z <- x + y) 
some_sample_data <- mutate(some_sample_data, z = x + y) 

Моделирование

Как отмечал MrFlick, многие функции, в частности, моделирующие функции , имеют аргумент data, который позволяет избежать повторения имени данных.

повтором типирование, тяжелая работа:

lm(some_sample_data$y ~ some_sample_data$x) 

Использование аргумента данных:

lm(y ~ x, data = some_sample_data) 

Вы можете увидеть все функции в пакете статистики, которые имеют аргумент данных с помощью:

library(sig) 
stats_sigs <- list_sigs(pkg2env(stats)) 
Filter(function(fn) "data" %in% names(fn$args), stats_sigs) 

Answer 2

Лучше использовать новую среду для ряда данных. Например, я обычно создаю среду e с помощью этой команды.

e <- new.env() 

Тогда вы можете получить доступ к отдельным лицам в среде с e$your_var.

Другое преимущество:

1. Вы можете использовать eapply на элемент среды.
2. Ls (е)
3. гт (список = е)
4. Это избежать конфликта между вашей локальной переменной и переменной функции, которую вы хотите создать 5 ...