Más notas acerca de R
Cómo quiero usar R ↑
Me gusta el desarrollo basado en pruebas
en R,
desarrollo basado en README
y coincido con que usar Rmarkdown incentiva malos hábitos.
Comparto la opinión de que “el análisis de datos es un grafo acíclico dirigido (DAG)”, “su calidad consiste en ser correcto y reproducible” y conviene tener una organización lógica para realizarlo.
Trucos para R ↑
Cambiar los NA por otra cosa:
# https://stackoverflow.com/questions/8161836/how-do-i-replace-na-values-with-zeros-in-an-r-dataframe
mutate_all(funs(replace(., is.na(.), 0))))
Para medir el tiempo de ejecución:
ptm <- proc.time()
# Código
proc.time() - ptm
Guardar datos:
write.table(
intra$V2,
file = "results/Kdb_controls_p1.intra.pvalues",
quote = FALSE,
col.names = FALSE,
row.names = FALSE
)
Ver el tamaño de un objeto en memoria:
object.size(x)
# http://tolstoy.newcastle.edu.au/R/e6/help/09/01/1121.html
# mostrar los objetos en memoria
sort(sapply(ls(), function(x){ object.size(get(x)) }))
Bibliotecas y otras cosas de la sesión:
sessionInfo()
Colapsar datos utilizando alguna función:
Reduce("|", opts)
Usar el operador pipe %>% para hacer más sencillo leer el código:
# docs at https://cran.r-project.org/web/packages/magrittr/vignettes/magrittr.html
install.packages("magrittr")
library("magrittr")
A partir de R 4.0 se puede usar |> para componer funciones
sin importar bibliotecas adicionales.
Obtener el último valor calculado:
.Last.value
Ayuda multi-línea en R argparse:
parser <- ArgumentParser(
description=docstring,
formatter_class= 'argparse.RawTextHelpFormatter'
)
args <- parser$parse_args()
Re-usar listas de variables ↑
Cómo pasar lista de variables para transformaciones.
Consejos para hacer los ejemplos reproducibles ↑
Los ejemplos reproducibles son piezas de código mínimas que siempre obtienen el mismo resultado y muestran el comportamiento esperado.
Sirven para diagnosticar problemas o mostrar uso de código.
Guía para hacer ejemplos reproducibles.
Cómo generar paquetes de R ↑
- Un tutorial para hacer paquetes de R.
- Instrucciones para hacer paquetes en r
- Hacer paquetes desde rstudio
- Custom R package
Generar bibliotecas de R ↑
Para generar bibliotecas en R:
devtools::create("pkgname")
Usar biblioteca local ↑
Supuestamente se puede usar una biblioteca tuya con load_all
(docs load_all):
devtools::load_all()