Почему не рекомендуется использовать attach () в R, и что я должен использовать вместо этого?

Предположим, что у нас есть кадр данных x который содержит job столбцов и income . Для обращения к данным в кадре обычно требуются команды x$job для данных в столбце job и x$income для данных в столбце income .

Однако использование команды attach(x) позволяет уничтожить имя фрейма данных и символ $ при обращении к тем же данным. Следовательно, x$job становится job а x$income становится income в R-коде.

Проблема в том, что многие эксперты из R советуют НЕ использовать команду attach() при кодировании в R.

В чем главная причина этого? Что следует использовать вместо этого?

Когда его использовать:

Я использую attach() когда хочу, чтобы среда, в которой вы попадаете, в большинстве пакетов статистики (например, Stata, SPSS) работает с одним прямоугольным набором данных за раз.

Когда не использовать его:

Тем не менее, он становится очень грязным, и код быстро становится нечитаемым, когда у вас есть несколько разных наборов данных, особенно если вы действительно используете R в качестве грубой реляционной базы данных, где разные прямоугольники данных, все относящиеся к проблеме и возможно используемые в различные способы сопоставления данных из разных прямоугольников, имеют переменные с тем же именем.

Функция with() или аргумент data= для многих функций являются отличными альтернативами во многих случаях, когда attach() заманчиво.

Еще одна причина не использовать attach : он позволяет получить доступ к значениям столбцов кадра данных для чтения (доступа) и как они были при прикреплении. Это не сокращение текущего значения этого столбца. Два примера:

 > head(cars) speed dist 1 4 2 2 4 10 3 7 4 4 7 22 5 8 16 6 9 10 > attach(cars) > # convert stopping distance to meters > dist <- 0.3048 * dist > # convert speed to meters per second > speed <- 0.44707 * speed > # compute a meaningless time > time <- dist / speed > # check our work > head(cars) speed dist 1 4 2 2 4 10 3 7 4 4 7 22 5 8 16 6 9 10 

Никакие изменения не были внесены в dataset cars несмотря на то, что были назначены speed и speed .

Если явно назначено обратно в dataset …

 > head(cars) speed dist 1 4 2 2 4 10 3 7 4 4 7 22 5 8 16 6 9 10 > attach(cars) > # convert stopping distance to meters > cars$dist <- 0.3048 * dist > # convert speed to meters per second > cars$speed <- 0.44707 * speed > # compute a meaningless time > cars$time <- dist / speed > # compute meaningless time being explicit about using values in cars > cars$time2 <- cars$dist / cars$speed > # check our work > head(cars) speed dist time time2 1 1.78828 0.6096 0.5000000 0.3408862 2 1.78828 3.0480 2.5000000 1.7044311 3 3.12949 1.2192 0.5714286 0.3895842 4 3.12949 6.7056 3.1428571 2.1427133 5 3.57656 4.8768 2.0000000 1.3635449 6 4.02363 3.0480 1.1111111 0.7575249 

dist и speed , на которые ссылаются в вычислительном time являются исходными (нетрансформированными) значениями; значения cars$dist и cars$speed при подключении cars .

Я думаю, что нет ничего плохого в использовании attach . Я сам его не использую (опять же, я люблю животных, но не оставляю их). Когда я думаю о attach , я думаю, что надолго. Конечно, когда я работаю со сценарием, я знаю его внутри и снаружи. Но через неделю, месяц или год, когда я вернусь к сценарию, я нахожу накладные расходы с поиском, где определенная переменная, слишком дорого. Множество методов имеет аргумент data который делает вызывающие переменные довольно легкими (sensu lm(x ~ y + z, data = mydata) ). Если нет, я нахожу использование with моим удовлетворением.

Короче говоря, в моей книге приложение прекрасно подходит для краткой быстрой разведки данных, но для разработки сценариев, которые я или другие пользователи могут использовать, я стараюсь, чтобы мой код был как можно читабельным (и переносимым), насколько это возможно.

Если вы выполняете attach(data) несколько раз, например, 5 раз, то вы можете увидеть (с помощью search() ), что ваши данные были прикреплены 5 раз в рабочей области. Поэтому, если вы один раз detach(data) ( detach(data) ), все равно будут присутствовать data 4 раза в среде. Следовательно, with()/within() являются лучшими опциями. Они помогают создать локальную среду, содержащую этот объект, и вы можете использовать ее без каких-либо путаниц.

  • Разделить разделенные запятыми строки в столбце на отдельные строки
  • Установка старой версии пакета R
  • Как создать последовательный индекс на основе переменной группировки в фрейме данных
  • Удалить обратную косую черту с символьной строки
  • Построение двух переменных в виде строк с использованием ggplot2 на одном графике
  • Объедините два кадра данных по строкам (rbind), когда они имеют разные наборы столбцов
  • Как искать материалы «R»?
  • Совокупность / суммирование нескольких переменных для каждой группы (например, сумма, среднее значение)
  • Уровни уровня очистки (сведение нескольких уровней / меток)
  • Почему операторы R if ifsese не возвращают векторы?
  • Создайте пустой файл data.frame
  • Давайте будем гением компьютера.