Perché non capisco il tuo codice?

Introduzione alla scrittura di funzioni in R

Richie Cotton

Data Evangelist at DataCamp

Verbi di dplyr

select() seleziona colonne

filter() filtra righe

I nomi delle funzioni dovrebbero contenere un verbo

get
calculate (o magari solo calc)
run
process
import
clean
tidy
draw

lm() è un pessimo nome

Gli acronimi non si spiegano da soli
Non contiene un verbo
Esistono molti modelli lineari diversi

Un nome migliore sarebbe run_linear_regression()

Leggibilità vs. digitabilità

Capire il codice >> digitare codice

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Capire il codice >> digitare codice
Gli editor hanno l'autocompletamento

Autocompletamento di DataCamp

Leggibilità vs. digitabilità

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Gli editor hanno l'autocompletamento
Puoi creare alias per funzioni comuni

h <- head

data(cats, package = "MASS")
h(cats)

  Sex Bwt Hwt
1   F 2.0 7.0
2   F 2.0 7.4
3   F 2.0 9.5
4   F 2.1 7.2
5   F 2.1 7.3
6   F 2.1 7.6

Argomenti di lm()

args(lm)

function (formula, data, subset, weights, na.action, method = "qr", 
    model = TRUE, x = FALSE, y = FALSE, qr = TRUE, singular.ok = TRUE, 
    contrasts = NULL, offset, ...)

Tipi di argomenti

Argomenti dati: su cosa calcoli
Argomenti di dettaglio: come esegui il calcolo

args(cor)

function (x, y = NULL, use = "everything", 
  method = c("pearson", "kendall", "spearman"))

Gli argomenti dati devono precedere quelli di dettaglio

Questo non funziona

data %>%
  lm(formula)

perché l'argomento dei dati non è il primo.

La nostra funzione rivista per la regressione lineare

run_linear_regression <- function(data, formula) {
  lm(formula, data)
}

cats %>% 
  run_linear_regression(Hwt ~ Bet + Sex)

Call:
lm(formula = formula, data = data)

Coefficients:
(Intercept)          Bwt         SexM  
    -0.4150       4.0758      -0.0821

Esercitiamoci!

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