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[R] 慧美——R for data science—第23章 R Markdown工作流

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发表于 2018-11-29 08:06:26 | 显示全部楼层 |阅读模式
R for data science—第23章  R Markdown工作流

  • 首先说明了如何在控制台中交互地使用 R 代码,然后介绍了脚本编辑器的功能。R Markdown 将控制台和脚本编辑器结合在一起,既可以进行交互式数据探索,也可以长久保存代码。

  • R Markdown 的重要性还在于,它可以将文本和代码紧密地集成在一起。这使得它既可以开发代码,又可以记录你的想法,是一种非常棒的分析式笔记本。
    • 确保每个笔记本都有一个描述性标题和一个有助于记忆的文件名,并在第 1 段中简要地 介绍一下这项分析的主要目的。
    • 使用 YAML 文件头中的日期域来记录开始使用这个笔记本的日期
    • 进行 简短的笔记,记录为什么会失败,并保存在笔记本中。
    • 一般来说,我们不使用 R 进行数据录入。但如果你需要记录一小段数据的话,可以使 用 tibble::tribble() 函数来录入
    • 如果在某个数据文件中发现了一个错误,千万不要直接修改,而是应该通过编写代码来 修改错误值,并解释为什么要进行这个修改。
    • 在结束一天的工作前,请确认你的笔记本可以正确生成(如果使用了缓存,一定要清除)。
    • 如果想让代码长期可重用(也就是说,一个月或一年后这段代码依然可以运行),你需 要跟踪代码中使用的 R 包的版本更新信息。
      • 使用 packrat 包,它可 以将 R 包保存到你的项目目录中。
      • 使用 checkpoint 包,它可以在一个特定日期重新安装所有可用的 R 包。
      • 还有一种很简便的方法,在笔记本中加入运行 sessionInfo() 函数的一个代码段,虽然这样不能很方便地更新 R 包,但至少可以让你知道这些 R 包现在的版本
      • 将分析式笔记本保存在一个独立的项目中,并使用一种恰当 的命名模式。







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