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R 函数编写入门

Richie Cotton

Data Evangelist at DataCamp

dplyr 动词

select() 选择列

filter() 过滤行

函数名应包含动词

get（获取）
calculate（计算，或 calc）
run（运行）
process（处理）
import（导入）
clean（清洗）
tidy（整理）
draw（绘制）

lm() 命名不佳

缩写不自说明
未包含动词
线性模型有很多种

更好的名称是 run_linear_regression()

可读性 vs. 可打性

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可读性 vs. 可打性

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代码编辑器有自动补全

DataCamp 自动补全截图

可读性 vs. 可打性

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可为常用函数设别名

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

lm() 的参数

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, ...)

参数类型

数据参数：计算对象
细节参数：计算方式

args(cor)

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

数据参数应先于细节参数

这不起作用

data %>%
  lm(formula)

因为 data 参数不是第一个。

线性回归的改进函数

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

让我们来练习！

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