首页 > 代码库 > R语言︱函数、循环、if族/for、switch、repeat——function结合

R语言︱函数、循环、if族/for、switch、repeat——function结合

后续加更内容:

应用一:if族有哪些成员呢?——if/ifelse/stopifnot


————————————————————————————————————


1、循环

##循环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循环中,需要将数值组合起来,如果数据整齐可以用matrix;如果不整齐,用list,不等长合并的时候,rbind.fill函数可以很好将数据进行合并,并且补齐没有匹配到的缺失值为NA

可参考: 

R语言︱list用法、批量读取、写出数据时的用法


案 例

temp<-matrix(data = http://www.mamicode.com/NA,181,31)>代码利用matrix先定义一个181*31的空值矩阵,然后往里面灌数字。


2、switch分支语句

##switch分支语句
switch(1,mean(1:10),rnorm(4))  #执行mean(1:10)
switch(2,mean(1:10),rnorm(4))  #执行rnorm(4)
#由switch(x)来选择执行那个函数

3、while循环语句

注意执行顺序,先执行f[i]+f[i+1]<1000,然后往下走,与下面repeat有区别

##while循环语句
#计算斐波那契数列
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
#注意执行顺序,先执行f[i]+f[i+1]<1000,然后往下走,与下面repeat有区别


4、repeat循环

常常与if联用。

##repeat语句
#计算斐波那契数列
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
#与if常常联用,注意执行顺序,f[i]+f[i+1]>1000,与while<1000不同

与if常常联用,注意执行顺序,f[i]+f[i+1]>1000,与while<1000不同。


5、if函数+function

if和while都是需要数据TRUE/FALSE这样的逻辑类型变量,这就意味着,if内部,往往是对条件的判别,例如 is.na, is.matrix, is.numeric等等,或者对大小的比较,如,if(x > 0), if(x == 1), if(length(x)== 3)等等。

if后面,如果是1行,则花括号可以省略,否则就必须要将所有的语句都放在花括号中。这和循环是一致的

fun.test <- function(a, b, method = "add"){
    if(method == "add") { ## 如果if或者for/while;
        res <- a + b       ## 等后面的语句只有一行,则无需使用花括号。
}
    if(method == "subtract"){
        res <- a - b
    }
    return(res)           ## 返回值
}
### 检验结果
fun.test(a = 10, b = 8, method = "add")
fun.test(a = 10, b = 8, method = "substract")


同时if还有类似与excel的用法——ifelse

ifelse(Age > 30, "Old", "Young")

Age变量>30,则输出old;<30,输出Young


————————————————————————————————————————————————————————————

Function与循环函数结合的实践案例


1、函数如何输出?——print、return&list


如果是单个输出,直接用1.3方法即可

如果有很多输出项目,那么需要return(终止运算,并输出return中的项目)最终输出的项目

R中默认的情况是将最后一句作为返回值。


1.1 return&list组合


return和list的组合输出结果比较合理。(来自R语言︱噪声数据处理、数据分组——分箱法(离散化、等级化))

[html] view plain copy
 print?技术分享技术分享
  1. sbdeep=function(data,parts,xiaoz){  
  2.   parts<-parts         #分几个箱  
  3.   xiaoz<-xiaoz         #极小值  
  4.     value<-quantile(data,probs = seq(0,1,1/parts))  #这里以data等比分为4段,步长为1/4  
  5.   number<-mapply(function(x){  
  6.     for (i in 1:(parts-1))   
  7.     {  
  8.       if(x>=(value[i]-xiaoz)&x<value[i+1])  
  9.       {  
  10.         return(i)  
  11.       }  
  12.     }  
  13.     if(x+xiaoz>value[parts])  
  14.     {  
  15.       return(parts)  
  16.     }  
  17.     return(-1)  
  18.   },data)  
  19.   #打标签L1L2L3L4  
  20.   return(list(degree=paste("L",number,sep=""),degreevalue=number,value=table(value),number=table(number)))               #将连续变量转化成定序变量,此时为L1,L2,L3,L4...根据parts  
  21. }  
该函数是对单个序列数据进行等深分箱,可以返回四类:

一个基于L1L2L3....的每个指标标签序列degree;

标签序列值degreevalue,

每个百分位数对应的变量值value,

不同百分点的数量number。


1.2 print直接输出

  function(){
    print(plot(cv.out)) 
  }

print可以直接输出.


1.3 直接输出——一一般都是直接输出

function(){
a=c(1:50)
a
}
其中a就是直接写在末尾,当做输出项。


2、function中应用if switch函数


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")
解决场景:编写函数时候,可能嵌套很多模型的时候,就需要用这个流程。

switch函数,输入mode,执行相应的内容,此时是mode选择“all”,则执行返回1,;mode选择"out"则返回2;

然后用if去进行每个数字背后的建模,注意“==”
"in"注意要引号,因为会跟内嵌函数重叠


3 异常值处理——如何报错

  # 异常处理,当仅输入一个数据的时候,告知不能计算标准差
   if(length(x) == 1){                          
      stop("can not compute sd for one number,
           a numeric vector required.\n")       
   }


————————————————————————————————————

应用一:if族有哪些成员呢?——if/ifelse/stopifnot


在函数中,if的应用场景非常多,用来识别某类情况前提下,再执行下一个。

其中笔者就见过这样三类if:if-else   ifelse   stopifnot


1、if-else


这个很常见,就是需要注意一下,if-else的写法,来看经管之家论坛一位坛友的提醒与使用心得:


      if(){}else{}  表示先执行if括号后面的条件语句,如果正确就执行第一个大括号里的程序,如果错误就执行else后面大括号里的语句。
      有一种情况,r会报错:

if(){}
else{} 

      就是这种情况,即else语句换了一行执行时,这是r会认为if语句已经执行完毕,但执行else发现前面无法执行,因此报错,在这里要提醒使用r的同志们,else必须紧挨着if语句后的大括号,这时才不会出错。


2、ifelse


      跟If-else其实是一模一样的,但是效率提高很多,是提高代码运算效率很高的函数。ifelse()的句法格式类似于if()函数,但其运算速度却有了巨大的提升。即使是在没有预设数据结构且没有简化条件语句的情况下,其运算效率仍高于上述的两种方法。

ifelse(test, yes, no)

      ifelse返回的是结果,有一点麻烦的是,不像if-else一样,可以写一些分布计算的东西,譬如现在有以下一种情况:

a<-c+d
sum(a>2)  #在c大于2的情况下,要计算a大于2的个数

      这个分步情况在if-else里面很好解决,但是在ifelse里面可不容易,只能接受一步,所以尽量把运算链合并在一起。


3、stopifnot


      这个函数跟Ifelse有点像,但是很奇特。stopifnot(c>2),如果正确执行,那么就会啥都没发生,如果错误了,就会跳入Debug模式,报错,让函数立刻停下来。

      这个stopifnot跟trycatch函数联合使用,威力无比。


tryCatch跳过:

[html] view plain copy
 print?技术分享技术分享
  1. result = tryCatch(  
  2.         {expr},   
  3.         warning = function(w) {warning-handler-code},   
  4.         error = function(e) { error-handler-code},   
  5.         finally = {cleanup-code}  
  6.         )  
出现warning、error时候怎么处理,就可以跳过了。例子:

[html] view plain copy
 print?技术分享技术分享
  1. result = tryCatch(  
  2.         {segmentCN(txt)},   
  3.         warning = function(w) {"出警告啦"},   
  4.         error = function(e) { "出错啦"},   
  5.         )  

分词时候,容易因为Lapply中断之后,就不会运行了,这样功亏一篑所以可以用这个办法跳过。



R语言︱函数、循环、if族/for、switch、repeat——function结合