走一遍R包开发过程,并发布到Github上使用。
Rsutdio ——> File——> New Project——> New Directory ——> R Package
创建完成后,在R包文件夹下有如下文件(夹):
*.Rd
文件上面是Rstudio为开发者创建的一个框架,接下来是对自己开发的R包进行编写和注解。
①编写功能函数
点击Rstudio右下角Files中的R目录新建R函数(自带了一个hello.R)。要实现什么样的功能就编写相应函数,函数功能的组织和构建也是开发者重要的技能之一。这里作为示例,随便写了个画饼图的函数(因为现有画饼图的函数都不友好)。
my_pie <- function(data,ncol){
plotdat <- as.data.frame(table(data[,ncol])) %>% dplyr::arrange(-Freq)
plotdat$Label <- paste(plotdat$Var1, paste0("(",round(((plotdat$Freq/sum(plotdat$Freq))*100),2),"%)"))
p <- ggplot(plotdat, aes (x="", y = Freq, fill = factor(Var1))) +
geom_col(position = 'stack', width = 1) +
geom_text_repel(aes(label = Label, x = 1.3),size=5,
position = position_stack(vjust = 0.5)) +
theme_classic() +
theme(plot.title = element_text(hjust=0.5),
axis.line = element_blank(),
axis.text = element_blank(),
axis.ticks = element_blank()) +
labs(fill = "Category",x = NULL,y = NULL) +
coord_polar("y")
}
与一般的函数编写不同的是,我们需要对这个函数编写文档,这就是为什么我们在用R包中函数时可用?
来查看函数帮助。
编写完成后。。。
第一步,给函数添加注释,这里是对函数整体进行roxygen注释,方便文档生成,而非普通代码注释。光标放在函数名上,使用Ctrl+Shift+Alt+R
快捷键即可生成一个基本模板,我们根据需要进行相应修改即可。
#' Using a dataframe specific column to plot a pie figure
#'
#' @param data a dataframe or tibble
#' @param ncol specific column, factor
#'
#' @return a figure as ggplot2 object
#' @export
#'
#' @examples
#' my_pie(mtcars,ncol=2)
#' my_pie(diamonds,ncol=3)
#' my_pie(diamonds,ncol=3)+guides(fill="none")
#'
my_pie <- function(data,ncol){
plotdat <- as.data.frame(table(data[,ncol])) %>% dplyr::arrange(-Freq)
plotdat$Label <- paste(plotdat$Var1, paste0("(",round(((plotdat$Freq/sum(plotdat$Freq))*100),2),"%)"))
p <- ggplot(plotdat, aes (x="", y = Freq, fill = factor(Var1))) +
geom_col(position = 'stack', width = 1) +
geom_text_repel(aes(label = Label, x = 1.3),size=5,
position = position_stack(vjust = 0.5)) +
theme_classic() +
theme(plot.title = element_text(hjust=0.5),
axis.line = element_blank(),
axis.text = element_blank(),
axis.ticks = element_blank()) +
labs(fill = "Category",x = NULL,y = NULL) +
coord_polar("y")
}
第二步,运行devtools::document()
,会在man文件夹下生成该函数的Rd文件:
如果修改了函数的注释,需要重新执行第二步。
每个函数都是这样添加注释和文档,比如再添加一个ID转换的函数:
②修改DESCRIPTION
点击右下角Files中的DESCRIPTION对模块进行修改。
添加一些主要的信息即可:
③安装R包
Rstudio ——> Build
,可构建源码包或者二进制包。
点击后会进行编译以及更新文档。
使用?my_pie
等编写的函数,已经可以查看文档了,说明编译成功,已经可以使用R包了。
如果只是自己使用,可以放在本地。本着R语言开源精神,要想分享给其他人使用,需要有地方托管。权威认可的地方如CRAN、Bioconductor等,但如果专业度不够高或者处于开发阶段,还是托管在Github上吧。
从本地仓库上传到Github远程仓库,与一般代码上传无异。
首先,进入本地R包目录。
git init
git add .
git commit -m 'my first r package'
然后,登录Github新建Repository
(建议用SSH地址,尽量不要用HTTPS地址)。
第三,本地仓库关联GitHub,上传代码。
git remote add origin git@github.com:***/test.git
git pull origin master #先pull下
git push -u origin master
有个小插曲,我在pull的过程中,遇到了如下错误:
原因是SSH keys没有设置或者过期了,SSH keys 可以在没有密码的情况下信任当前工作的计算机。解决办法是生成并设置SSH keys。具体可参考这篇教程:解决github Permission denied (publickey)问题。
上传成功。
devtools工具为我们提供了Github的R包安装方式:
devtools::install_github("**/my_rpackage/rmytools")
library(rmytools)
用内置数据集试下:
my_pie(mtcars,2)
my_pie(diamonds,ncol=3)
my_pie(diamonds,ncol=3)+guides(fill="none") #ggplot2对象,自由编辑
用R包来管理组织自己平时经常用的代码是一种非常高效的方式,后续想添加任何功能或修改原有脚本,只需git push,重新装一下R包即可。是时候整理整理之前混乱的代码了(俗称屎山)。
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