전문가 R 사용자, .Rprofile에 무엇이 있습니까? [닫은]

나는 항상 다른 사람들의 시작 프로필 파일이 언어에 대해 유용하고 유익한 것을 발견했습니다. 또한 Bash 및 Vim에 대한 사용자 정의가 있지만 R에는 아무것도 없습니다.

예를 들어, 내가 항상 원했던 한 가지는 윈도우 터미널의 입력 및 출력 텍스트의 색상이 다르며 심지어 구문 강조입니다.

여기 내 꺼야 착색에 도움이되지 않지만 ESS 및 Emacs에서 얻습니다 ...

options("width"=160)                # wide display with multiple monitors
options("digits.secs"=3)            # show sub-second time stamps

r <- getOption("repos")             # hard code the US repo for CRAN
r["CRAN"] <- "http://cran.us.r-project.org"
options(repos = r)
rm(r)

## put something this is your .Rprofile to customize the defaults
setHook(packageEvent("grDevices", "onLoad"),
        function(...) grDevices::X11.options(width=8, height=8, 
                                             xpos=0, pointsize=10, 
                                             #type="nbcairo"))  # Cairo device
                                             #type="cairo"))    # other Cairo dev
                                             type="xlib"))      # old default

## from the AER book by Zeileis and Kleiber
options(prompt="R> ", digits=4, show.signif.stars=FALSE)


options("pdfviewer"="okular")         # on Linux, use okular as the pdf viewer

options(stringsAsFactors=FALSE)

내 .Rprofile에 실제로는 없지만 공동 저자의 코드가 손상 될 수 있기 때문에 이것이 기본값이기를 바랍니다. 왜?

1) 문자형 벡터는 더 적은 메모리를 사용합니다 (그러나 간신히 만).

2) 더 중요한 것은 다음과 같은 문제를 피하는 것입니다.

> x <- factor(c("a","b","c"))
> x
[1] a b c
Levels: a b c
> x <- c(x, "d")
> x
[1] "1" "2" "3" "d"

과

> x <- factor(c("a","b","c"))
> x[1:2] <- c("c", "d")
Warning message:
In `[<-.factor`(`*tmp*`, 1:2, value = c("c", "d")) :
  invalid factor level, NAs generated

요인은 필요할 때 유용하지만 (예 : 그래프에서 순서 구현) 대부분 성가신 일입니다.

나는 매번 전체 단어 'head', 'summary', 'names'를 입력하는 것을 싫어하므로 별칭을 사용합니다.

별칭을 .Rprofile 파일에 넣을 수 있지만 함수의 전체 경로 (예 : utils :: head)를 사용해야합니다. 그렇지 않으면 작동하지 않습니다.

# aliases
s <- base::summary
h <- utils::head
n <- base::names

편집 : 귀하의 질문에 대답하기 위해, 당신이 사용할 수있는 colorout의 단자에 다른 색을 가지고 패키지를. 멋있는! :-)

내 꺼야 나는 항상 주요 크랜 저장소를 사용하고 개발중인 패키지 코드를 쉽게 소스 할 수있는 코드를 가지고 있습니다.

.First <- function() {
    library(graphics)
    options("repos" = c(CRAN = "http://cran.r-project.org/"))
    options("device" = "quartz")
}

packages <- list(
  "describedisplay" = "~/ggobi/describedisplay",
  "linval" = "~/ggobi/linval", 

  "ggplot2" =  "~/documents/ggplot/ggplot",
  "qtpaint" =  "~/documents/cranvas/qtpaint", 
  "tourr" =    "~/documents/tour/tourr", 
  "tourrgui" = "~/documents/tour/tourr-gui", 
  "prodplot" = "~/documents/categorical-grammar"
)

l <- function(pkg) {
  pkg <- tolower(deparse(substitute(pkg)))
  if (is.null(packages[[pkg]])) {
    path <- file.path("~/documents", pkg, pkg)
  } else {
    path <- packages[pkg]
  }

  source(file.path(path, "load.r"))  
}

test <- function(path) {
  path <- deparse(substitute(path))
  source(file.path("~/documents", path, path, "test.r"))  
}

R 명령 기록을 저장하고 R을 실행할 때마다 사용할 수 있도록하는 것이 좋습니다.

쉘 또는 .bashrc에서 :

export R_HISTFILE=~/.Rhistory

.Rprofile에서 :

.Last <- function() {
        if (!any(commandArgs()=='--no-readline') && interactive()){
                require(utils)
                try(savehistory(Sys.getenv("R_HISTFILE")))
        }
}

다음은 창 작업에 유용한 두 가지 기능입니다.

첫 번째는 \s를 로 변환합니다 /.

.repath <- function() {
   cat('Paste windows file path and hit RETURN twice')
   x <- scan(what = "")
   xa <- gsub('\\\\', '/', x)
   writeClipboard(paste(xa, collapse=" "))
   cat('Here\'s your de-windowsified path. (It\'s also on the clipboard.)\n', xa, '\n')
 }

두 번째는 새 탐색기 창에서 작업 디렉토리를 엽니 다.

getw <- function() {
    suppressWarnings(shell(paste("explorer",  gsub('/', '\\\\', getwd()))))
}

COLUMNS 환경 변수 (Linux에서)를 읽으려고 전체 터미널 너비를 사용하는보다 역동적 인 트릭을 얻었습니다.

tryCatch(
  {options(
      width = as.integer(Sys.getenv("COLUMNS")))},
  error = function(err) {
    write("Can't get your terminal width. Put ``export COLUMNS'' in your \
           .bashrc. Or something. Setting width to 120 chars",
           stderr());
    options(width=120)}
)

이렇게하면 터미널 창의 크기를 조정할 때 R이 전체 너비를 사용합니다.

내 개인 함수와로드 된 라이브러리의 대부분은 Rfunctions.r 스크립트에 있습니다.

source("c:\\data\\rprojects\\functions\\Rfunctions.r")


.First <- function(){
   cat("\n Rrrr! The statistics program for Pirates !\n\n")

  }

  .Last <- function(){
   cat("\n Rrrr! Avast Ye, YO HO!\n\n")

  }


#===============================================================
# Tinn-R: necessary packages
#===============================================================
library(utils)
necessary = c('svIDE', 'svIO', 'svSocket', 'R2HTML')
if(!all(necessary %in% installed.packages()[, 'Package']))
  install.packages(c('SciViews', 'R2HTML'), dep = T)

options(IDE = 'C:/Tinn-R/bin/Tinn-R.exe')
options(use.DDE = T)

library(svIDE)
library(svIO)
library(svSocket)
library(R2HTML)
guiDDEInstall()
shell(paste("mkdir C:\\data\\rplots\\plottemp", gsub('-','',Sys.Date()), sep=""))
pldir <- paste("C:\\data\\rplots\\plottemp", gsub('-','',Sys.Date()), sep="")

plot.str <-c('savePlot(paste(pldir,script,"\\BeachSurveyFreq.pdf",sep=""),type="pdf")')

다음 은 Mac 및 Linux 용으로 설계된 ~ / .Rprofile 입니다.

이를 통해 오류를보다 쉽게 ​​확인할 수 있습니다.

options(showWarnCalls=T, showErrorCalls=T)

나는 CRAN 메뉴 선택을 싫어하므로 좋은 것으로 설정하십시오.

options(repos=c("http://cran.cnr.Berkeley.edu","http://cran.stat.ucla.edu"))

더 많은 역사!

Sys.setenv(R_HISTSIZE='100000')

다음은 터미널에서 맥 OSX에서 실행입니다 (더 안정적이기 때문에 크게 R.app 선호하는, 당신은 디렉토리하여 작업을 구성 할 수 있습니다, 또한 좋은 얻을 수 있는지 확인하십시오 ~ / .inputrc를 ). 기본적으로 X11 디스플레이가 표시됩니다. 대신 GUI와 같은 쿼츠 디스플레이를 제공합니다. 이 if문장은 Mac의 터미널에서 R을 실행하는 경우를 포착합니다.

f = pipe("uname")
if (.Platform$GUI == "X11" && readLines(f)=="Darwin") {
  # http://www.rforge.net/CarbonEL/
  library("grDevices")
  library("CarbonEL")
  options(device='quartz')
  Sys.unsetenv("DISPLAY")
}
close(f); rm(f)

몇 개의 라이브러리를 미리로드하고

library(plyr)
library(stringr)
library(RColorBrewer)
if (file.exists("~/util.r")) {
  source("~/util.r")
}

여기서 util.r 은 플럭스에서 내가 사용하는 임의의 재료 백입니다.

또한 다른 사람들이 콘솔 너비를 언급했기 때문에 여기에 내가하는 방법이 있습니다.

if ( (numcol <-Sys.getenv("COLUMNS")) != "") {
  numcol = as.integer(numcol)
  options(width= numcol - 1)
} else if (system("stty -a &>/dev/null") == 0) {
  # mac specific?  probably bad in the R GUI too.
  numcol = as.integer(sub(".* ([0-9]+) column.*", "\\1", system("stty -a", intern=T)[1]))
  if (numcol > 0)
    options(width=  numcol - 1 )
}
rm(numcol)

.Rprofile터미널 창의 크기를 조정할 때마다 다시 실행해야하기 때문에 실제로는 그렇지 않습니다 . 나는 그것을 가지고 util.r있으며 필요에 따라 그것을 제공합니다.

여기 내 것이 있습니다 :

.First <- function () {
  options(device="quartz")
}

.Last <- function () {
  if (!any(commandArgs() == '--no-readline') && interactive()) {
    require(utils)
    try(savehistory(Sys.getenv("R_HISTFILE")))
  }
}

# Slightly more flexible than as.Date
# my.as.Date("2009-01-01") == my.as.Date(2009, 1, 1) == as.Date("2009-01-01")
my.as.Date <- function (a, b=NULL, c=NULL, ...) {
  if (class(a) != "character")
    return (as.Date(sprintf("%d-%02d-%02d", a, b, c)))
  else
    return (as.Date(a))
}

# Some useful aliases
cd <- setwd
pwd <- getwd
lss <- dir
asd <- my.as.Date # examples: asd("2009-01-01") == asd(2009, 1, 1) == as.Date("2009-01-01")
last <- function (x, n=1, ...) tail(x, n=n, ...)

# Set proxy for all web requests
Sys.setenv(http_proxy="http://192.168.0.200:80/")

# Search RPATH for file <fn>.  If found, return full path to it
search.path <- function(fn,
     paths = strsplit(chartr("\\", "/", Sys.getenv("RPATH")), split =
                switch(.Platform$OS.type, windows = ";", ":"))[[1]]) {
  for(d in paths)
     if (file.exists(f <- file.path(d, fn)))
        return(f)
  return(NULL)
}

# If loading in an environment that doesn't respect my RPATH environment
# variable, set it here
if (Sys.getenv("RPATH") == "") {
  Sys.setenv(RPATH=file.path(path.expand("~"), "Library", "R", "source"))
}

# Load commonly used functions
if (interactive())
  source(search.path("afazio.r"))

# If no R_HISTFILE environment variable, set default
if (Sys.getenv("R_HISTFILE") == "") {
  Sys.setenv(R_HISTFILE=file.path("~", ".Rhistory"))
}

# Override q() to not save by default.
# Same as saying q("no")
q <- function (save="no", ...) {
  quit(save=save, ...)
}

# ---------- My Environments ----------
#
# Rather than starting R from within different directories, I prefer to
# switch my "environment" easily with these functions.  An "environment" is
# simply a directory that contains analysis of a particular topic.
# Example usage:
# > load.env("markets")  # Load US equity markets analysis environment
# > # ... edit some .r files in my environment
# > reload()             # Re-source .r/.R files in my environment
#
# On next startup of R, I will automatically be placed into the last
# environment I entered

# My current environment
.curr.env = NULL

# File contains name of the last environment I entered
.last.env.file = file.path(path.expand("~"), ".Rlastenv")

# Parent directory where all of my "environment"s are contained
.parent.env.dir = file.path(path.expand("~"), "Analysis")

# Create parent directory if it doesn't already exist
if (!file.exists(.parent.env.dir))
  dir.create(.parent.env.dir)

load.env <- function (string, save=TRUE) {
  # Load all .r/.R files in <.parent.env.dir>/<string>/
  cd(file.path(.parent.env.dir, string))
  for (file in lss()) {
    if (substr(file, nchar(file)-1, nchar(file)+1) %in% c(".r", ".R"))
      source(file)
  }
  .curr.env <<- string
  # Save current environment name to file
  if (save == TRUE) writeLines(.curr.env, .last.env.file)
  # Let user know environment switch was successful
  print (paste(" -- in ", string, " environment -- "))
}

# "reload" current environment.
reload <- resource <- function () {
  if (!is.null(.curr.env))
    load.env(.curr.env, save=FALSE)
  else
    print (" -- not in environment -- ")
}

# On startup, go straight to the environment I was last working in
if (interactive() && file.exists(.last.env.file)) {
  load.env(readLines(.last.env.file))
}

sink(file = 'R.log', split=T)

options(scipen=5)

.ls.objects <- function (pos = 1, pattern, order.by = "Size", decreasing=TRUE, head =     TRUE, n = 10) {
  # based on postings by Petr Pikal and David Hinds to the r-help list in 2004
  # modified by: Dirk Eddelbuettel (http://stackoverflow.com/questions/1358003/tricks-to-    manage-the-available-memory-in-an-r-session) 
  # I then gave it a few tweaks (show size as megabytes and use defaults that I like)
  # a data frame of the objects and their associated storage needs.
  napply <- function(names, fn) sapply(names, function(x)
          fn(get(x, pos = pos)))
  names <- ls(pos = pos, pattern = pattern)
  obj.class <- napply(names, function(x) as.character(class(x))[1])
  obj.mode <- napply(names, mode)
  obj.type <- ifelse(is.na(obj.class), obj.mode, obj.class)
  obj.size <- napply(names, object.size) / 10^6 # megabytes
  obj.dim <- t(napply(names, function(x)
            as.numeric(dim(x))[1:2]))
  vec <- is.na(obj.dim)[, 1] & (obj.type != "function")
  obj.dim[vec, 1] <- napply(names, length)[vec]
  out <- data.frame(obj.type, obj.size, obj.dim)
  names(out) <- c("Type", "Size", "Rows", "Columns")
  out <- out[order(out[[order.by]], decreasing=decreasing), ]
  if (head)
    out <- head(out, n)
  out
}

data.frames가 'head'를 입력하지 않고도 'head'와 비슷하게 표시되도록하십시오.

print.data.frame <- function(df) {
   if (nrow(df) > 10) {
      base::print.data.frame(head(df, 5))
      cat("----\n")
      base::print.data.frame(tail(df, 5))
   } else {
      base::print.data.frame(df)
   }
}

( 'head'를 만드는 방법 부터 출력에 자동으로 적용됩니까? )

나는 종종 호출 해야하는 디버그 호출 체인을 가지고 있으며 주석 처리를 제거하는 것은 매우 지루할 수 있습니다. SO 커뮤니티 의 도움으로 다음 솔루션으로 가서 이것을 내 솔루션에 삽입했습니다 .Rprofile.site. # BROWSER작업보기 창에서 브라우저 호출에 대한 개요를 볼 수 있도록 Eclipse 작업이 있습니다.

# turn debugging on or off
# place "browser(expr = isTRUE(getOption("debug"))) # BROWSER" in your function
# and turn debugging on or off by bugon() or bugoff()
bugon <- function() options("debug" = TRUE)
bugoff <- function() options("debug" = FALSE) #pun intended

광산은 너무 화려하지 않습니다.

# So the mac gui can find latex
Sys.setenv("PATH" = paste(Sys.getenv("PATH"),"/usr/texbin",sep=":"))

#Use last(x) instead of x[length(x)], works on matrices too
last <- function(x) { tail(x, n = 1) }

#For tikzDevice caching 
options( tikzMetricsDictionary='/Users/cameron/.tikzMetricsDictionary' )

setwd("C://path//to//my//prefered//working//directory")
library("ggplot2")
library("RMySQL")
library("foreign")
answer <- readline("What database would you like to connect to? ")
con <- dbConnect(MySQL(),user="root",password="mypass", dbname=answer)

나는 mysql 데이터베이스에서 많은 작업을 수행하므로 즉시 연결하는 것이 신의 선물이다. 나는 사용 가능한 데이터베이스를 나열하는 방법이 있었기 때문에 다른 이름을 모두 기억할 필요는 없었습니다.

.Rprofiles에 대한 Stephen Turner의 게시물 에는 몇 가지 유용한 별칭과 스타터 기능이 있습니다.

나는 그의 ht와 hh를 자주 사용합니다.

#ht==headtail, i.e., show the first and last 10 items of an object
ht <- function(d) rbind(head(d,10),tail(d,10))

# Show the first 5 rows and first 5 columns of a data frame or matrix
hh <- function(d) d[1:5,1:5]

언급 된 아이디어 중 일부를 포함하여 내 것이 있습니다.

보고 싶은 두 가지 :

• .set.width () / w ()는 인쇄 너비를 터미널 중 하나로 업데이트합니다. 불행히도 터미널 크기 조정에서 자동 으로이 작업을 수행 할 수있는 방법을 찾지 못했습니다 .R 설명서에 따르면 일부 R 해석기가 수행합니다.
• 역사는 타임 스탬프와 작업 디렉토리와 함께 매번 저장됩니다

.

.set.width <- function() {
  cols <- as.integer(Sys.getenv("COLUMNS"))
  if (is.na(cols) || cols > 10000 || cols < 10)
    options(width=100)
  options(width=cols)
}

.First <- function() {
  options(digits.secs=3)              # show sub-second time stamps
  options(max.print=1000)             # do not print more than 1000 lines
  options("report" = c(CRAN="http://cran.at.r-project.org"))
  options(prompt="R> ", digits=4, show.signif.stars=FALSE)
}

# aliases
w <- .set.width

.Last <- function() {
  if (!any(commandArgs()=='--no-readline') && interactive()){
    timestamp(,prefix=paste("##------ [",getwd(),"] ",sep=""))
    try(savehistory("~/.Rhistory"))
   }
}

다음을 사용하여 cacheSweave (또는 pgfSweave)가 RStudio의 "Compile PDF"버튼과 작동하도록합니다.

library(cacheSweave)
assignInNamespace("RweaveLatex", cacheSweave::cacheSweaveDriver, "utils")

R에서 CRAN 미러 선택을 위해 tcltk 팝업options(menu.graphics=FALSE) 을 비활성화 / 억제 하기를 좋아하기 때문에 광산이 포함됩니다 .

내 꺼야 너무 혁신적인 것은 없습니다. 왜 특정 선택에 대한 생각 :

• stringsAsFactorsCSV를 읽을 때마다 인수로 전달하기가 매우 어려워지기 때문에 기본값을 설정 했습니다. 내 .Rprofile이 없습니다. 그래도 문제를 일으켜 매일 사용하지 않는 문제와 비교할 때 창백 해졌습니다.
• utils전에 패키지를 로드하지 않으면 블록 options(error=recover)안에 배치 할 때 복구를 찾을 수 없습니다 interactive().
• 내가 사용하는 .db내 보관이보다는 설정 options(dropbox=...)내가 모든 시간의 내부를 사용하기 때문에 file.path그것은 많은 타이핑을 절약 할 수 있습니다. 선행 .은로 표시되지 않습니다 ls().

더 이상 고민하지 않고 :

if(interactive()) {
    options(stringsAsFactors=FALSE)
    options(max.print=50)
    options(repos="http://cran.mirrors.hoobly.com")
}

.db <- "~/Dropbox"
# `=` <- function(...) stop("Assignment by = disabled, use <- instead")
options(BingMapsKey="blahblahblah") # Used by taRifx.geo::geocode()

.First <- function() {
    if(interactive()) {
        require(functional)
        require(taRifx)
        require(taRifx.geo)
        require(ggplot2)
        require(foreign)
        require(R.utils)
        require(stringr)
        require(reshape2)
        require(devtools)
        require(codetools)
        require(testthat)
        require(utils)
        options(error=recover)
    }
}

다음은 LaTeX로 테이블을 내보내는 데 사용되는 작은 스 니펫입니다 . 내가 작성한 많은 보고서에 대해 모든 열 이름을 수학 모드로 변경합니다. 내 .Rprofile의 나머지 부분은 꽤 표준이며 대부분 위에 있습니다.

# Puts $dollar signs in front and behind all column names col_{sub} -> $col_{sub}$

amscols<-function(x){
    colnames(x) <- paste("$", colnames(x), "$", sep = "")
    x
}

내 프로필에서 격자 색 테마를 설정했습니다. 내가 사용하는 다른 두 가지 조정이 있습니다.

# Display working directory in the titlebar
# Note: This causes demo(graphics) to fail
utils::setWindowTitle(base::getwd())
utils::assignInNamespace("setwd",function(dir)   {.Internal(setwd(dir));setWindowTitle(base::getwd())},"base")

# Don't print more than 1000 lines
options(max.print=2000)

패키지의 최상위 디렉토리를 가리키는 환경 변수 R_USER_WORKSPACE가 있습니다. .Rprofile에서 나는 작업 디렉토리를 설정하고 (data ()가 작동하도록) R 서브 디렉토리의 모든 .R 파일을 소싱하는 devlib 함수를 정의합니다. 위의 Hadley의 l () 함수와 매우 유사합니다.

devlib <- function(pkg) {
  setwd(file.path(Sys.getenv("R_USER_WORKSPACE", "."), deparse(substitute(pkg)), "dev"))
  sapply(list.files("R", pattern=".r$", ignore.case=TRUE, full.names=TRUE), source)
  invisible(NULL)
}

.First <- function() {
  setwd(Sys.getenv("R_USER_WORKSPACE", "."))
  options("repos" = c(CRAN = "http://mirrors.softliste.de/cran/", CRANextra="http://www.stats.ox.ac.uk/pub/RWin"))
}

.Last <- function() update.packages(ask="graphics")

두 가지 기능이 정말로 필요하다는 것을 알았습니다. 먼저 debug()여러 기능 을 설정 하고 버그를 해결 했을 때 undebug()모든 기능을 하나씩 원합니다 . 여기에undebug_all() 허용 된 답변으로 추가 된 기능 이 가장 좋습니다.

둘째, 많은 함수를 정의하고 특정 변수 이름을 찾을 때 ls()함수 이름을 포함하여의 모든 결과 내에서 찾기가 어렵습니다 . 여기 에 lsnofun()게시 된 기능 이 정말 좋습니다.