R语言必看（入门常识及风格指导）

原文链接:https://wklchris.github.io/R-learning-basic.html#%E9%A3%8E%E6%A0%BC%E6%8C%87%E5%AF%BC

• 对象名称中可以包含句点。有的程序语言中这个符号代表了“成员”的含义，而 R 中的句点无实意；相反，美元符号在 R 中近似于“成员”。

• 没有多行注释。你只能在每行前加上“#”符号，或者用 if(FALSE){…} 将其括起。

• 下标从 1 开始。初学者的福音，程序员的噩梦。

安装 R 与 RStudio

前往 CRAN 站点可以找到 R 的相关下载。安装好之后，建议安装 RStudio 作为编辑环境，这应该是主流的选择。

• 如果你还使用 Github，那么我向你强烈推荐 Jupyter Notebook，它生成的 ipynb 文件在 Github 上可以直接在线以可读性极佳的形式预览——尤其是你需要把图片和绘图代码放在一起的时候。效果可以参考我的这个页面。

• 如果你不仅使用 Github，还使用 Python，那你千万一定要用 Jupyter Notebook！我的 Github 中这个页面的 Readme 文件大体介绍了怎样安装 Jupyter Notebook 和添加 R 内核支持。

• 如果你只是想要在本地的 RStudio 上把图片和绘图代码一起展示，不想理会什么 Jupyter ，那就搜索“Rmarkdown”吧。

建议先配置好你的 R 工作环境，再继续向下阅读。同时，建议你将 R 放置在 PATH 环境变量中。

简单的例子

R 的常见身份是统计或数据语言，那就画个散点图当例子吧。

x <- c(1, 3, 4, 5, 6)y <- c(4, 7, 2, 1, 6)plot(x, y)

查找帮助

以下几个命令是常用的帮助命令：

help.start()  # 帮助首页help("function")  # 查看函数 function 的帮助?function  # 同上

工作空间

在 R 中，路径中需要使用正斜杠(/)。如果你使用 Windows 系统，也可以使用双反斜杠。

# getwd()  # 获取当前工作空间路径# setwd(path_string)  # 设置工作空间

在 Rstudio 中，右下角的文件浏览器板块显示的位置即代表了你当前的工作空间。通过该板块右上角的“…”符号可以浏览并定位到你想要的文件夹。

# 常用的做法：拼接字符串路径。注意要将分隔符设置为 Null。# df <- read.csv(paste(getwd(), "/data/sample.csv", sep=""))

输入/输出选项

R 可以在当前环境有运行已有的 R 文件，算一种广义输入。调用函数是 source(filename)。

R 的文字、图片输出可以分离，分别使用 sink(filename) 和 以下图片输出函数：bmp (.bmp), pdf (.pdf), jpeg (.jpg), png (.png), postscript (.ps), svg (.svg), win.metafile (.wmf)。例如：

# 直接输出到屏幕。或者直接引用文件，相当于 import.source("script1.R")# 文本追加模式 append ，输出到文件的同时输出到屏幕 splitsink("myoutput", append=TRUE, split=TRUE) 
pdf("mygraphs.pdf")source("script2.R")# 不保存输出sink()dev.off()source("script3.R")

包的安装与使用

例如 install.packages(“gclus”)，其中双引号是不能少的。

如果包已经安装，使用 library(gclus) 这样的形式在文件中加载包。

R 的赋值可以使用 = 或者 <-（但建议一律使用 <-，详见本文末节），例如：

tmp = 3print(tmp)

[1] 3

逻辑函数

• 逻辑关系符：分别有：<, <=, >, >=, ==, 以及 !=。判断两个浮点数值关系时请谨慎使用 ==,这一点与其他科学计算语言一样。

• 逻辑运算符：与：x&y，或：x|y，非：!x。

• 逻辑判断： isTRUE(x) 判断 x 是否为真。

print(c(1 < 2, 3 > 2, 2 == 2, 3 != 2))

[1] TRUE TRUE TRUE TRUE

搜索“来自 Google 的 R 语言编码风格指南”可以找到中文版。这里我根据英文原版Google’s R Style Guide，总结如下：

基本要旨

• 文件扩展名名：用大写字母 R。

• 命名规则：在任何时候都不要使用短横或者下划线。具体的详细格式应当有：

  • 变量名：全小写，并使用句点分隔（avg.clicks）；或者不用句点而改用大写字母分隔（avgClicks）。

  • 函数名：首字母大写，使用大写字母分隔（CalculateAvgClicks ）。不使用句点。

  • 常量：命名类似函数，但是以小写字母 k 开头（kConstantName）。

• 行宽：最多80字符

• 缩进：两个空格而不是制表符。

• 空格：

  • 在二元操作符（包括关系符和运算符，如 <- = + 等）的两侧加空格，除非它在函数调用语句中。

  • 逗号的右侧空格。

  • 左圆括号的左侧空格，除非它在函数调用语句中。

  • 单语句断行时，对齐赋值符号而添加额外空格是允许的。

• 花括号：左花括号不单独一行，右花括号总是单独一行。如果有连续的花括号，这样书写：

    if (condition) {one or more lines} else {one or more lines}
  

• 赋值符：使用 <- 而不使用 =。

• 分号：你用分号干啥？

代码布局

• 按以下顺序布局：

1. 注释：版权声明

2. 注释：作者注

3. 注释：文件描述，包括功能、输入、输出

4. source() 与 library() 语句

5. 函数定义

6. 执行语句

注释规则：

• 行间注释：注释符“#”顶格，之后空一格，书写注释

• 行尾注释：仿上，并在注释符与语句尾之间空两格

TODO风格：全篇TODO的风格请统一。

函数规则：

• 函数定义时，必选参数在前，可选参数在后。

• 如果要折行，请在逗号后进行，而不是参数赋值的等号后。

函数文档：在函数定义行结束后，请跟进一个函数文档，包括：

1. 描述块：一句话总结函数的作用

2. 参数块：以“Args: ”开头，每个参数一行，阐明各参数（包括数据类型）。

3. 返回值块：以“Returns: ”开头，阐明返回值。

4. 各块之间留一个空行。文档效果以不阅读代码即能使用函数为准。

函数声明的例子：

CalculateSampleCovariance <- function(x, y, verbose = TRUE) {# Computes the sample covariance between two vectors.## Args:#   x: One of two vectors whose sample covariance is to be calculated.#   y: The other vector. x and y must have the same length, greater than one,#      with no missing values.#   verbose: If TRUE, prints sample covariance; if not, not. Default is TRUE.## Returns:#   The sample covariance between x and y.n <- length(x)# Error handlingif (n <= 1 || n != length(y)) {stop("Arguments x and y have different lengths: ",length(x), " and ", length(y), ".")}if (TRUE %in% is.na(x) || TRUE %in% is.na(y)) {stop(" Arguments x and y must not have missing values.")}covariance <- var(x, y)if (verbose)cat("Covariance = ", round(covariance, 4), ".\n", sep = "")return(covariance)
}

R 语言细节

• 不要用 attach() 函数

• 用 stop() 抛出函数错误

• 尽可能地避免 S4 对象与方法；不要混用 S3 与 S4.

结语

勿忘常识，统一风格。

如果你在维护代码，请谨记这一点。比如原代码的注释用星号框包围，那你也应当遵守。让人们专注于代码表达了什么，而不是浪费时间在代码怎么表达的。如果你添加的代码与原风格差别明显，这会破坏读者的阅读节奏与体验。

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