R语言:函数使用技巧(循环、if族/for、switch、repeat、ifelse、stopifnot)
1、循环
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##循环for
iris
allzl=unique(iris$setosa)
for (i in 1:2){
pp=iris[iris$setosa==allzl[i],]
plot(pp$Sepal.Length~pp$Sepal.Width)
}
for循环中,需要将数值组合起来,如果数据整齐可以用matrix;如果不整齐,用list,不等长合并的时候,rbind.fill函数可以很好将数据进行合并,并且补齐没有匹配到的缺失值为NA。
案 例
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temp<-matrix(data = NA,181,31)
for (i in 1:31){
temp[,i]<-filter(data[i]/7, rep(1, 7))
}
yatmdata<-data.frame(temp)
代码利用matrix先定义一个181*31的空值矩阵,然后往里面灌数字。
2、switch分支语句
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##switch分支语句
switch(1,mean(1:10),rnorm(4)) #执行mean(1:10)
switch(2,mean(1:10),rnorm(4)) #执行rnorm(4)
#由switch(x)来选择执行那个函数
3、while循环语句
注意执行顺序,先执行f[i]+f[i+1]<1000,然后往下走,与下面repeat有区别
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##while循环语句
#计算斐波那契数列
f=1
f[2]=1
i=1
while(f[i]+f[i+1]<1000){
f[i+2]=f[i]+f[i+1]
i=i+1
}
f
#注意执行顺序,先执行f[i]+f[i+1]<1000,然后往下走,与下面repeat有区别
4、repeat循环
常常与if联用。
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##repeat语句
#计算斐波那契数列
f=1
f[2]=1
i=1
repeat{
f[i+2]=f[i]+f[i+1]
i=i+1
if (f[i]+f[i+1]>1000) break
};f
#与if常常联用,注意执行顺序,f[i]+f[i+1]>1000,与while<1000不同
与if常常联用,注意执行顺序,f[i]+f[i+1]>1000,与while<1000不同。
5、if函数+function
if和while都是需要数据TRUE/FALSE这样的逻辑类型变量,这就意味着,if内部,往往是对条件的判别,例如 is.na, is.matrix, is.numeric等等,或者对大小的比较,如,if(x > 0), if(x == 1), if(length(x)== 3)等等。
if后面,如果是1行,则花括号可以省略,否则就必须要将所有的语句都放在花括号中。这和循环是一致的
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fun.test <- function(a, b, method = "add"){
if(method == "add") { ## 如果if或者for/while;
res <- a + b ## 等后面的语句只有一行,则无需使用花括号。
}
if(method == "subtract"){
res <- a - b
}
return(res) ## 返回值
}
### 检验结果
fun.test(a = 10, b = 8, method = "add")
fun.test(a = 10, b = 8, method = "substract")
同时if还有类似与excel的用法——ifelse
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ifelse(Age > 30, "Old", "Young")
Age变量>30,则输出old;<30,输出Young
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Function与循环函数结合的实践案例
1、函数如何输出?——print、return&list
如果是单个输出,直接用1.3方法即可
如果有很多输出项目,那么需要return(终止运算,并输出return中的项目)最终输出的项目
R中默认的情况是将最后一句作为返回值。
1.1 return&list组合
return和list的组合输出结果比较合理。(来自R语言︱噪声数据处理、数据分组——分箱法(离散化、等级化))
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sbdeep=function(data,parts,xiaoz){
parts<-parts #分几个箱
xiaoz<-xiaoz #极小值
value<-quantile(data,probs = seq(0,1,1/parts)) #这里以data等比分为4段,步长为1/4
number<-mapply(function(x){
for (i in 1:(parts-1))
{
if(x>=(value[i]-xiaoz)&x<value[i+1])
{
return(i)
}
}
if(x+xiaoz>value[parts])
{
return(parts)
}
return(-1)
},data)
#打标签L1L2L3L4
return(list(degree=paste("L",number,sep=""),degreevalue=number,value=table(value),number=table(number))) #将连续变量转化成定序变量,此时为L1,L2,L3,L4...根据parts
}
该函数是对单个序列数据进行等深分箱,可以返回四类:
一个基于L1L2L3....的每个指标标签序列degree;
标签序列值degreevalue,
每个百分位数对应的变量值value,
不同百分点的数量number。
1.2 print直接输出
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function(){
print(plot(cv.out))
}
print可以直接输出.
1.3 直接输出——一一般都是直接输出
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function(){
a=c(1:50)
a
}
其中a就是直接写在末尾,当做输出项。
2、function中应用if switch函数
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test=function(mode=c("all", "out", "in")){
mode <- switch(mode, out = 1, `in` = 2, all = 3)
if (as.numeric(mode)==1) {
t=1
}
if (as.numeric(mode)==2) {
t=2
}
if (as.numeric(mode)==3) {
t=3
}
t=t+1
return(t+4)
}
a=test(mode="out")
test(mode="in")
test(mode="all")
解决场景:编写函数时候,可能嵌套很多模型的时候,就需要用这个流程。
switch函数,输入mode,执行相应的内容,此时是mode选择“all”,则执行返回1,;mode选择"out"则返回2;
然后用if去进行每个数字背后的建模,注意“==”
"in"注意要引号,因为会跟内嵌函数重叠
3 异常值处理——如何报错
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# 异常处理,当仅输入一个数据的时候,告知不能计算标准差
if(length(x) == 1){
stop("can not compute sd for one number,
a numeric vector required.\n")
}
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应用一:if族有哪些成员呢?——if/ifelse/stopifnot
在函数中,if的应用场景非常多,用来识别某类情况前提下,再执行下一个。
其中笔者就见过这样三类if:if-else ifelse stopifnot
1、if-else
这个很常见,就是需要注意一下,if-else的写法,来看经管之家论坛一位坛友的提醒与使用心得:
if(){}else{} 表示先执行if括号后面的条件语句,如果正确就执行第一个大括号里的程序,如果错误就执行else后面大括号里的语句。
有一种情况,r会报错:
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if(){}
else{}
就是这种情况,即else语句换了一行执行时,这是r会认为if语句已经执行完毕,但执行else发现前面无法执行,因此报错,在这里要提醒使用r的同志们,else必须紧挨着if语句后的大括号,这时才不会出错。
2、ifelse
跟If-else其实是一模一样的,但是效率提高很多,是提高代码运算效率很高的函数。ifelse()的句法格式类似于if()函数,但其运算速度却有了巨大的提升。即使是在没有预设数据结构且没有简化条件语句的情况下,其运算效率仍高于上述的两种方法。
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ifelse(test, yes, no)
ifelse返回的是结果,有一点麻烦的是,不像if-else一样,可以写一些分布计算的东西,譬如现在有以下一种情况:
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a<-c+d
sum(a>2) #在c大于2的情况下,要计算a大于2的个数
这个分步情况在if-else里面很好解决,但是在ifelse里面可不容易,只能接受一步,所以尽量把运算链合并在一起。
3、stopifnot
这个函数跟Ifelse有点像,但是很奇特。stopifnot(c>2),如果正确执行,那么就会啥都没发生,如果错误了,就会跳入Debug模式,报错,让函数立刻停下来。
这个stopifnot跟trycatch函数联合使用,威力无比。
用tryCatch跳过:
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result = tryCatch(
{expr},
warning = function(w) {warning-handler-code},
error = function(e) { error-handler-code},
finally = {cleanup-code}
)
出现warning、error时候怎么处理,就可以跳过了。例子:
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result = tryCatch(
{segmentCN(txt)},
warning = function(w) {"出警告啦"},
error = function(e) { "出错啦"},
)
分词时候,容易因为Lapply中断之后,就不会运行了,这样功亏一篑所以可以用这个办法跳过。
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应用二:如何在循环中,实时输出时间消耗?
想知道循环中进行到哪里?这样可以合理安排函数进程。那么怎么办呢?
第一办法:使用Rstudio 1.0版本,里面有一个Profiling with profvis,可以很好的对你函数每一步的耗时进行参看。
当然,这个不能实时输出内容。数据分析师培训
第二办法:利用difftime函数
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t1 = Sys.time()
for (i in 1:5){
a=a+1
b=a*a
print(difftime(Sys.time(), t1, units = 'sec'))
}
先预设当前时间,然后用difftime+print方式,循环输出。
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