一個R包本質上就是一系列函數的集合，通過調用R包的函數從而實現相應的功能。R包開發對R語言編程能力提升有極大幫助，更能方便理解他人編寫的包，而不僅僅調參。
R語言已經存在上萬的開源包，總會有一個包滿足需求。當一個真香的調參俠纔可節省時間。
以windows系統爲平臺，這裏展示一個開發R包的簡單流程。通過R包的形式實現一個多分類變量啞變量的功能。
可以回覆
easydummy下載這個文件夾，雙擊文件夾內easydummy.Rproj用Rstudio打開項目。也可以手擼代碼。
啞變量是以多分類變量取值爲變量，生成1是，0否的情況。如多分類變量爲喜歡喫的水果，取值爲蘋果、香蕉、西瓜。啞變量後，蘋果、香蕉、西瓜各自爲一個單獨變量，取值爲1代表喜歡喫，0代表不喜歡喫。
必要條件
- 軟件
- Rstudio(R語言最佳工具)
- Rtools(win用戶需要安裝Rtools。使用Rstudio生成R包時會提示安裝，自動配置環境)
- 包
- devtools(R包開發輔助包可以幫助生成文檔之類內容)
- 安裝
install.packages("devtools")
本次包的開發需要使用stringr包，自行安裝。
建立R包項目
Rstudio中點擊File - New Project - New Directory - R Package - 給自己R包取名和選擇包地址，確定即可。
這裏命名爲easydummy
打開項目文件夾
可以看到easydummy文件包含以下內容
man(編寫幫助文檔，平時help()函數查看的就是這裏面的內容)R(存放R代碼的地方)DESCRIPTION(R包的相關描述)NAMESPACE(用來規定可以調用的R函數功能,如果這裏沒有寫明，即是R文件夾裏面有相關函數功能也不能在之後調用)其他(一些項目地址之類的內容，不需要理會)
Rstudio在建立R包項目時會自動生成一個Hello函數，這裏把R文件夾裏hello.R和man文件夾裏hello.Rd以及NAMESPACE文件刪除。
這三者存在聯動關係。實際開發中，使用devtools等輔助包相關函數，可以關注於R函數的編寫，自動生成man文件夾和NAMESPACE文件相關內容。
編寫DESCRIPTION文件
在Rstudio中打開DESCRTION文件,編寫包的描述。
相關內容包括：
Package：包的名字Type: Package(類型)Title: 包的介紹，這裏的內容就是Rstudio中Packages面板下各種包的描述Version: 0.1.0(版本號,版本號存在一定規範。這裏只是一個簡單的R包開發教程，不需理會)Author: 作者Maintainer: The package maintainer [email protected](包的貢獻者名字及郵箱)Description: 包的描述License: 許可證(包的公共許可，開源程序的特色。這裏也不理會，以GPL-3爲協議)Encoding: UTF-8(編碼方式)LazyData: true(R包內置數據時選中)Depends: 依賴環境Imports: 需要使用的包Suggests: 建議配合使用的包其他如網址、bug報告地址等內容，這裏不涉及。
本包的DESCRIPTION如下：
Package: easydummy
Type: Package
Title: make dummy easy
Version: 0.1.0
Author: DA_BY_R
Maintainer: DA_BY_R <[email protected]>
Description: this package was my first package
License: GPL-3
Depends:
R (>= 3.5.0)
Imports:
stringr,
stats
Encoding: UTF-8
LazyData: true
Imports導入包需要使用
usethis::use_package('包名')生成。
如usethis::use_package(‘stringr’),usethis::use_package(‘stats’)
編寫R函數
Rstudio中File - New File - R Script生成一個文件，將其命名爲easydummy.R,保存在項目的R文件夾內。
接下來就是在easydummy文件中編寫函數內容，以實現功能
學會調用各種基本函數，實現各種功能的過程，對R語言的理解、函數調用與熟悉具有極大的提升。
實現一個啞變量功能，基本函數如下。
本次僅介紹R語言包的開發過程。
具體的函數內容並不需要理會，直接複製即可(#後註釋如果有礙觀瞻，也可以刪除)。僅僅是爲了說明R函數功能實現的思路。
要實現啞變量功能，需要數據和需要啞變量化的變量位置。因此這裏選擇兩個參數
data:數據框類型數據
loc：變量的位置
easydummy <- function(data,loc) {
#需要數據沒有缺失值
#complete.cases函數判斷數據各行是否完整
#which函數確定提取完整數據的行的位置
#依次選中無缺失值數據
data <- data[which(complete.cases(data)),]
#用apply向量化函數替代for循環，遍歷數據
#用unique函數求各列(變量)唯一值
unique <- apply(data, 2, unique)
#得到需要啞變量化的變量的唯一值
values <- unique[[loc]]
#建立一個僅含一個變量的空數據框。
#變量名可以是任何名字(x,y,z之類)會刪除。
zero <- data.frame(z=0)
#用for循環遍歷唯一值，將各取值化作變量。
for (val in values) {
zero[val] <- 0
}
#刪除第一列，即刪除z變量
#這時爲僅含唯一值轉化的變量的空數據框
z <- zero[-1]
#for循環嵌套for循環
#第一個for循環遍歷數據各行
#第二個for循環遍歷各唯一值
for (i in 1:nrow(data)) {
for (len in 1:length(values)) {
#用stringr包str_detect函數檢測啞變量的那一列的每行是否存在各唯一值
if (str_detect(data[i,loc],values[len])==TRUE) {
#如果存在的話，z空數據框的i行len列等於1
z[i,len]=1
}else{
#如果不存在的話，z空數據框的i行len列等於0
z[i,len]=0
}
}
}
#用cbind函數將原數據與z數據框拼接，命名爲data
data <- cbind(data,z)
#返回data數據框
return(data)
}
這個函數如果仔細看還有許多粗糙與改進之處，如
啞變量要求多分類變量，可以用變量類型是否爲因子類型來縮小搜索範圍。for循環是否可以用向量化函數提升等等。
編寫文檔
使用devtools包相關功能可以專注於R函數功能，編寫文檔只需要在R函數文件內代碼上方以#‘開頭加入各種roxygen2包相關函數即可(無需加載)。
一般來說：
- 第一段
標題
空行
- 第二段
描述
空行
- 第三段
細節
接下來是一些細節文檔
@param函數參數@return說明本函數返回值@importFrom包名 函數名 函數名@export（不添加，這個函數就不顯示也就不能直接使用）@examples提供示例代碼
easydummy函數的代碼與文檔描述爲：
#'@title easydummy
#'
#'@description a friendly funtion that dummy your data
#'
#'@details I used some funtions in base R,like unique,gen a new funtion.
#'by the way,this is my first package,it's true.
#'
#'@param data need a dataframe
#'@param loc location of your want dummy
#'@return a dataframe
#'@importFrom stats complete.cases
#'@importFrom stringr str_detect
#'@export
#'@examples
#'easydummy(iris,5)
easydummy <- function(data,loc) {
data <- data[which(complete.cases(data)),]
unique <- apply(data, 2, unique)
values <- unique[[loc]]
zero <- data.frame(z=0)
for (val in values) {
zero[val] <- 0
}
z <- zero[-1]
for (i in 1:nrow(data)) {
for (len in 1:length(values)) {
if (str_detect(data[i,loc],values[len])==TRUE) {
z[i,len]=1
}else{
z[i,len]=0
}
}
}
data <- cbind(data,z)
return(data)
}
建立數據
可以內置數據，以方便包的函數功能展示。
-
在
easydummy文件夾內新建data文件夾。 -
使用save(數據，file=‘文件名.rda’)方式生成數據
如save(iris,file = 'iris.rda')
- 將
rda文件放在data文件夾下
數據文件描述
如果內置數據同樣需要描述(過程與R代碼文檔類似)，在R文件夾內生成data同名R文件如iris.R
依次填寫：
- 標題
- 描述
@docType data(必須填寫，類型必須爲data)@name 數據名(必須填寫)@format說明文件格式（可選）@soure說明數據來源（可選）NULL(這個文件內容不能爲空，否則不能檢測，填寫NULL表示下存在感)其他
本包數據描述爲：
#'somedata
#'
#'used to demo of this package
#'@docType data
#'@name iris
NULL
devtools
使用devtools包document()函數自動生成文檔
Rstudio中ConSole面板輸入devtools::document()
duang~
man文件夾內的內容與NAMESPACE文件就自動生成了
devtools::document()
#餘下爲輸出結果(有刪減)
Updating easydummy documentation
Writing NAMESPACE
Loading easydummy
Writing NAMESPACE
Writing easydummy.Rd
Writing iris.Rd
生成包
Rstudio中點擊Build面板Installand Restart,即自動打包.
也可以點擊Check檢查是否符合規範
試用
生成包完成後可以試用包的效果，以便修改完善。
使用help函數help('easydummy',package = 'easydummy')
可以看到和其他包一樣的幫助文檔
函數試用
data <- easydummy(iris,5)
View(data)
完善
這僅僅是一個功能單一的R包，可以不斷添加函數，以完善包。還可以爲這個包添加demo和pdf文檔等等。
具體可以參考書籍：
Hadley Wickham:R Packages,Writing R Extensions:繁雜細緻
發表
主要發表平臺爲：
- cran(符合cran規範)
- github(沒有條件)
作爲一個自用野包，放在github上，使用devtools包安裝即可。當然某天野包也會轉正。