R語言封裝函數

R語言封裝函數

原帖見豆瓣：https://www.douban.com/note/279077707/

 

一個完整的R函數，須要包括函數名稱，函數聲明，函數參數以及函數體幾部分。

1. 函數名稱，即要編寫的函數名稱，這一名稱就做爲未來調用R函數的依據。
2. 函數聲明，函數名稱 <- function, 即聲明該對象的類型爲函數。
3. 函數參數，這裏是輸入的數據，函數參數是一個虛擬出來的一個對象。函數參數所等於的數據，就是在函數體內部將要處理的值，或者對應的數據類型。 函數體內部的程序語句進行數據處理，就是對參數的值進行處理 ，這種處理只在調用函數的時候纔會發生。函數的參數能夠有多種類型。R help的界面對每一個函數，及其參數的意義及所需的數據類型都進行了說明。

4.函數體

運算過程

R運算過程當中，應該儘可能減小循環的使用，特別是嵌套循環。R提供了 apply，replicate等一系列函數，來代替循環，應該儘可能應用這些函數， 提升效率。 若是在R中實在太慢，那麼核心部分只能依靠C或者Fortran 等語言編寫，而後再用R調用這些編譯好的模塊，達到更高的效率。
運算過程當中，須要大量用到if等條件做爲判別的標準。if和while都是須要數據TRUE/FALSE這樣的邏輯類型變量，這就意味着，if內部，每每是對條件的判別，例如 is.na, is.matrix, is.numeric等等，或者對大小的比較，如，if(x > 0)， if(x == 1)， if(length(x)== 3)等等。if後面，若是是1行，則花括號能夠省略，不然就必需要將全部的語句都放在花括號中。這和循環是一致的。

例子1
## if與條件判斷
fun.test <- function(a, b, method = "add"){
    if(method == "add") { ## 若是if或者for/while；
        res <- a + b ## 等後面的語句只有一行，則無需使用花括號。
}
    if(method == "subtract"){
        res <- a - b
    }
    return(res) ## 返回值
}
### 檢驗結果
fun.test(a = 10, b = 8, method = "add")
fun.test(a = 10, b = 8, method = "substract")
 
for循環有些時候是必需要用到的，for循環內部，每每須要用下標，訪問數據內的必定元素，例如向量內的元素，這時候用方括號表示。一維的數據組合，或者數組，經常稱爲向量。二維的數據組合，每每稱爲矩陣，或者數據框。具體的訪問方式主要是方括號內部有沒有逗號的區別。for循環或者while循環有時候讓人以爲比較困惑，可能須要專門的時間進行講解。

例2
### for循環與算法
test.sum <- function(x)
{
    res <- 0 ### 設置初始值，在第一次循環的時候使用
    for(i in 1:length(x)){
        res <- res + x[i] ## 這部分是算法的核心，
##老是總右面開始計算，結果存到左邊的對象
    }
    return(res)
}
 

### 檢驗函數
a <- c(1,2,1,6,1,8,9,8)
test.sum(a)
sum(a)

 

對於 博客中ggplot2的代碼

可以下進行封裝：

fun1 <- function(data, xlab, ylab, xname, yname) {
  ggplot(data, aes(xlab, ylab)) + 
    geom_bar(aes(fill = xlab), stat = 'identity') + 
    labs(x = xname, y = yname) +
    geom_text(aes(label = ylab), hjust = 1.5, colour = 'white') +
    coord_flip() +
    theme_minimal() +
    theme(legend.position = 'none')
}

調用以下：

data <- head(df_CJT_USA, 10)
xname <- 'CurrentJobTitleSelect'
yname <- 'Count'
fun1(data, reorder(data$CurrentJobTitleSelect, data$Count), data$Count, xname, yname)