R語言︱函式使用技巧（迴圈、if族/for、switch、repeat、ifelse、stopifnot）
每每以為攀得眾山小，可、每每又切實來到起點，大牛們，緩緩腳步來俺筆記葩分享一下吧，please~
———————————————————————————
後續加更內容：
應用一：if族有哪些成員呢？——if/ifelse/stopifnot
應用二：如何在迴圈中，實時輸出時間消耗？
————————————————————————————————————
1、迴圈
##迴圈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迴圈中，需要將數值組合起來，如果資料整齊可以用matrix；如果不整齊，用list，不等長合併的時候，rbind.fill函式可以很好將資料進行合併，並且補齊沒有匹配到的缺失值為NA。
可參考：
案 例
temp<-matrix(data = NA,181,31)
for (i in 1:31){
temp[,i]<-filter(data[i]/7, rep(1, 7))
}
yatmdata<-data.frame(temp)2、switch分支語句
##switch分支語句 switch(1,mean(1:10),rnorm(4)) #執行mean(1:10) switch(2,mean(1:10),rnorm(4)) #執行rnorm(4) #由switch(x)來選擇執行那個函式
3、while迴圈語句
注意執行順序，先執行f[i]+f[i+1]<1000，然後往下走，與下面repeat有區別
##while迴圈語句
#計算斐波那契數列
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
#注意執行順序，先執行f[i]+f[i+1]<1000，然後往下走，與下面repeat有區別4、repeat迴圈
常常與if聯用。
##repeat語句 #計算斐波那契數列 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 #與if常常聯用，注意執行順序，f[i]+f[i+1]>1000，與while<1000不同
與if常常聯用，注意執行順序，f[i]+f[i+1]>1000，與while<1000不同。
5、if函式+function
if和while都是需要資料TRUE/FALSE這樣的邏輯型別變數，這就意味著，if內部，往往是對條件的判別，例如 is.na, is.matrix, is.numeric等等，或者對大小的比較，如，if(x > 0)， if(x == 1)， if(length(x)== 3)等等。
if後面，如果是1行，則花括號可以省略，否則就必須要將所有的語句都放在花括號中。這和迴圈是一致的
fun.test <- function(a, b, method = "add"){
if(method == "add") { ## 如果if或者for/while；
res <- a + b ## 等後面的語句只有一行，則無需使用花括號。
}
if(method == "subtract"){
res <- a - b
}
return(res) ## 返回值
}
### 檢驗結果
fun.test(a = 10, b = 8, method = "add")
fun.test(a = 10, b = 8, method = "substract")同時if還有類似與excel的用法——ifelse
ifelse(Age > 30, "Old", "Young")Age變數>30，則輸出old；<30，輸出Young
————————————————————————————————————————————————————————————
Function與迴圈函式結合的實踐案例
1、函式如何輸出？——print、return&list
如果是單個輸出，直接用1.3方法即可
如果有很多輸出專案，那麼需要return（終止運算，並輸出return中的專案）最終輸出的專案
R中預設的情況是將最後一句作為返回值。
1.1 return&list組合
[html] view plain copy print?
- sbdeep=function(data,parts,xiaoz){
- parts<-parts #分幾個箱
- xiaoz<-xiaoz #極小值
- value<-quantile(data,probs = seq(0,1,1/parts)) #這裡以data等比分為4段，步長為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)
- #打標籤L1L2L3L4
- return(list(degree=paste("L",number,sep=""),degreevalue=number,value=table(value),number=table(number))) #將連續變數轉化成定序變數，此時為L1,L2,L3,L4...根據parts
- }
一個基於L1L2L3....的每個指標標籤序列degree；
標籤序列值degreevalue，
每個百分位數對應的變數值value，
不同百分點的數量number。
1.2 print直接輸出
function(){
print(plot(cv.out))
}print可以直接輸出.
1.3 直接輸出——一一般都是直接輸出
function(){
a=c(1:50)
a
}2、function中應用if switch函式
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")switch函式，輸入mode，執行相應的內容，此時是mode選擇“all”，則執行返回1,；mode選擇"out"則返回2；
然後用if去進行每個數字背後的建模，注意“==”
"in"注意要引號，因為會跟內嵌函式重疊
3 異常值處理——如何報錯
# 異常處理，當僅輸入一個數據的時候，告知不能計算標準差
if(length(x) == 1){
stop("can not compute sd for one number,
a numeric vector required.\n")
}————————————————————————————————————
應用一：if族有哪些成員呢？——if/ifelse/stopifnot
在函式中，if的應用場景非常多，用來識別某類情況前提下，再執行下一個。
其中筆者就見過這樣三類if：if-else ifelse stopifnot
1、if-else
這個很常見，就是需要注意一下，if-else的寫法，來看經管之家論壇一位壇友的提醒與使用心得：
if(){}else{} 表示先執行if括號後面的條件語句，如果正確就執行第一個大括號裡的程式，如果錯誤就執行else後面大括號裡的語句。
有一種情況，r會報錯：
if(){}
else{} 就是這種情況，即else語句換了一行執行時，這是r會認為if語句已經執行完畢，但執行else發現前面無法執行，因此報錯，在這裡要提醒使用r的同志們，else必須緊挨著if語句後的大括號，這時才不會出錯。
2、ifelse
跟If-else其實是一模一樣的，但是效率提高很多，是提高程式碼運算效率很高的函式。ifelse()的句法格式類似於if()函式，但其運算速度卻有了巨大的提升。即使是在沒有預設資料結構且沒有簡化條件語句的情況下，其運算效率仍高於上述的兩種方法。
ifelse(test, yes, no)ifelse返回的是結果，有一點麻煩的是，不像if-else一樣，可以寫一些分佈計算的東西，譬如現在有以下一種情況：
a<-c+d
sum(a>2) #在c大於2的情況下，要計算a大於2的個數這個分步情況在if-else裡面很好解決，但是在ifelse裡面可不容易，只能接受一步，所以儘量把運算鏈合併在一起。
3、stopifnot
這個函式跟Ifelse有點像，但是很奇特。stopifnot(c>2)，如果正確執行，那麼就會啥都沒發生，如果錯誤了，就會跳入Debug模式，報錯，讓函式立刻停下來。
這個stopifnot跟trycatch函式聯合使用，威力無比。
用tryCatch跳過：
[html] view plain copy print?- result = tryCatch(
- {expr},
- warning = function(w) {warning-handler-code},
- error = function(e) { error-handler-code},
- finally = {cleanup-code}
- )
- result = tryCatch(
- {segmentCN(txt)},
- warning = function(w) {"出警告啦"},
- error = function(e) { "出錯啦"},
- )
分詞時候，容易因為Lapply中斷之後，就不會運行了，這樣功虧一簣所以可以用這個辦法跳過。
————————————————————————————————————
應用二：如何在迴圈中，實時輸出時間消耗？
想知道迴圈中進行到哪裡？這樣可以合理安排函式程序。那麼怎麼辦呢？
第一辦法：使用Rstudio 1.0版本，裡面有一個Profiling with profvis，可以很好的對你函式每一步的耗時進行參看。
當然，這個不能實時輸出內容。
第二辦法：利用difftime函式
[html] view plain copy print?- t1 = Sys.time()
- for (i in 1:5){
- a=a+1
- b=a*a
- print(difftime(Sys.time(), t1, units = 'sec'))
- }
——————————————————————————————————————————————————————————————
迴圈中使用的神器。
assign函式在迴圈時候，給變數賦值，算是比較方便通過for迴圈給變數a1、a2、a3賦值
for (i in 1:3){
assign(paste("a", i, sep = ""), i:10)
}
ls()
[1] "a1" "a2" "a3" "i"
> a1
[1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
> a2
[1] 2 3 4 5 6 7 8 9 10 a = c(1,2)
get("a")
>>> 1,2get和assign聯合用法
for(i in 1:3){
assign(paste("p", i, sep=""), i)
tmp <- get(paste("p", i, sep=""))
print(tmp)
}
[1] 1
[1] 2
[1] 3每每以為攀得眾山小，可、每每又切實來到起點，大牛們，緩緩腳步來俺筆記葩分享一下吧，please~
———————————————————————————