R語言：函數使用技巧（循環、if族/for、switch、repeat、ifelse、stopifnot）

1、循環
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    ##循環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循環中，需要將數值組合起來，如果數據整齊可以用matrix；如果不整齊，用list，不等長合并的時候，rbind.fill函數可以很好將數據進行合并，并且補齊沒有匹配到的缺失值為NA。
案 例
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    temp<-matrix(data = NA,181,31)  
    for (i in 1:31){  
      temp[,i]<-filter(data[i]/7, rep(1, 7))  
      }  
    yatmdata<-data.frame(temp) 
代碼利用matrix先定義一個181*31的空值矩陣，然后往里面灌數字。
2、switch分支語句
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    ##switch分支語句  
    switch(1,mean(1:10),rnorm(4))  #執行mean(1:10)  
    switch(2,mean(1:10),rnorm(4))  #執行rnorm(4)  
    #由switch(x)來選擇執行那個函數 
3、while循環語句
注意執行順序，先執行f[i]+f[i+1]<1000，然后往下走，與下面repeat有區別
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    ##while循環語句  
    #計算斐波那契數列  
    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  
    #注意執行順序，先執行f[i]+f[i+1]<1000，然后往下走，與下面repeat有區別 
4、repeat循環
常常與if聯用。
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    ##repeat語句  
    #計算斐波那契數列  
    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  
    #與if常常聯用，注意執行順序，f[i]+f[i+1]>1000，與while<1000不同 
與if常常聯用，注意執行順序，f[i]+f[i+1]>1000，與while<1000不同。
5、if函數+function
      if和while都是需要數據TRUE/FALSE這樣的邏輯類型變量，這就意味著，if內部，往往是對條件的判別，例如 is.na, is.matrix, is.numeric等等，或者對大小的比較，如，if(x > 0)， if(x == 1)， if(length(x)== 3)等等。
      if后面，如果是1行，則花括號可以省略，否則就必須要將所有的語句都放在花括號中。這和循環是一致的
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    fun.test <- function(a, b, method = "add"){  
        if(method == "add") { ## 如果if或者for/while；  
            res <- a + b       ## 等后面的語句只有一行，則無需使用花括號。  
    }  
        if(method == "subtract"){  
            res <- a - b  
        }  
        return(res)           ## 返回值  
    }  
    ### 檢驗結果  
    fun.test(a = 10, b = 8, method = "add")  
    fun.test(a = 10, b = 8, method = "substract") 
同時if還有類似與excel的用法——ifelse
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    ifelse(Age > 30, "Old", "Young") 
Age變量>30，則輸出old；<30，輸出Young
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Function與循環函數結合的實踐案例
1、函數如何輸出？——print、return&list
如果是單個輸出，直接用1.3方法即可
如果有很多輸出項目，那么需要return（終止運算，并輸出return中的項目）最終輸出的項目
R中默認的情況是將最后一句作為返回值。
1.1 return&list組合
return和list的組合輸出結果比較合理。（來自R語言︱噪聲數據處理、數據分組——分箱法（離散化、等級化））
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    sbdeep=function(data,parts,xiaoz){  
      parts<-parts         #分幾個箱  
      xiaoz<-xiaoz         #極小值  
        value<-quantile(data,probs = seq(0,1,1/parts))  #這里以data等比分為4段，步長為1/4  
      number<-mapply(function(x){  
        for (i in 1:(parts-1))   
        {  
          if(x>=(value[i]-xiaoz)&x<value[i+1])  
          {  
            return(i)  
          }  
        }  
        if(x+xiaoz>value[parts])  
        {  
          return(parts)  
        }  
        return(-1)  
      },data)  
      #打標簽L1L2L3L4  
      return(list(degree=paste("L",number,sep=""),degreevalue=number,value=table(value),number=table(number)))               #將連續變量轉化成定序變量，此時為L1,L2,L3,L4...根據parts  
    } 
該函數是對單個序列數據進行等深分箱，可以返回四類：
一個基于L1L2L3....的每個指標標簽序列degree；
標簽序列值degreevalue，
每個百分位數對應的變量值value，
不同百分點的數量number。
1.2 print直接輸出
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    function(){  
      print(plot(cv.out))   
    } 
print可以直接輸出.
1.3 直接輸出——一一般都是直接輸出
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    function(){  
    a=c(1:50)  
    a  
    } 
其中a就是直接寫在末尾，當做輸出項。
2、function中應用if switch函數
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    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") 
解決場景：編寫函數時候，可能嵌套很多模型的時候，就需要用這個流程。
switch函數，輸入mode，執行相應的內容，此時是mode選擇“all”，則執行返回1,；mode選擇"out"則返回2；
然后用if去進行每個數字背后的建模，注意“==”
"in"注意要引號，因為會跟內嵌函數重疊
3 異常值處理——如何報錯
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    # 異常處理，當僅輸入一個數據的時候，告知不能計算標準差  
     if(length(x) == 1){                            
        stop("can not compute sd for one number,  
             a numeric vector required.\n")         
     } 
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應用一：if族有哪些成員呢？——if/ifelse/stopifnot
在函數中，if的應用場景非常多，用來識別某類情況前提下，再執行下一個。
其中筆者就見過這樣三類if：if-else   ifelse   stopifnot
1、if-else
這個很常見，就是需要注意一下，if-else的寫法，來看經管之家論壇一位壇友的提醒與使用心得：
      if(){}else{}  表示先執行if括號后面的條件語句，如果正確就執行第一個大括號里的程序，如果錯誤就執行else后面大括號里的語句。
      有一種情況，r會報錯：
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    if(){}  
    else{}  
      就是這種情況，即else語句換了一行執行時，這是r會認為if語句已經執行完畢，但執行else發現前面無法執行，因此報錯，在這里要提醒使用r的同志們，else必須緊挨著if語句后的大括號，這時才不會出錯。

2、ifelse
      跟If-else其實是一模一樣的，但是效率提高很多，是提高代碼運算效率很高的函數。ifelse()的句法格式類似于if()函數，但其運算速度卻有了巨大的提升。即使是在沒有預設數據結構且沒有簡化條件語句的情況下，其運算效率仍高于上述的兩種方法。
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    ifelse(test, yes, no) 
      ifelse返回的是結果，有一點麻煩的是，不像if-else一樣，可以寫一些分布計算的東西，譬如現在有以下一種情況：
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    a<-c+d  
    sum(a>2)  #在c大于2的情況下，要計算a大于2的個數 
      這個分步情況在if-else里面很好解決，但是在ifelse里面可不容易，只能接受一步，所以盡量把運算鏈合并在一起。
3、stopifnot
      這個函數跟Ifelse有點像，但是很奇特。stopifnot(c>2)，如果正確執行，那么就會啥都沒發生，如果錯誤了，就會跳入Debug模式，報錯，讓函數立刻停下來。
      這個stopifnot跟trycatch函數聯合使用，威力無比。
用tryCatch跳過：
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    result = tryCatch(  
            {expr},   
            warning = function(w) {warning-handler-code},   
            error = function(e) { error-handler-code},   
            finally = {cleanup-code}  
            ) 
出現warning、error時候怎么處理，就可以跳過了。例子：
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    result = tryCatch(  
            {segmentCN(txt)},   
            warning = function(w) {"出警告啦"},   
            error = function(e) { "出錯啦"},   
            ) 
分詞時候，容易因為Lapply中斷之后，就不會運行了，這樣功虧一簣所以可以用這個辦法跳過。
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應用二：如何在循環中，實時輸出時間消耗？
   想知道循環中進行到哪里？這樣可以合理安排函數進程。那么怎么辦呢？
      第一辦法：使用Rstudio 1.0版本，里面有一個Profiling with profvis，可以很好的對你函數每一步的耗時進行參看。
當然，這個不能實時輸出內容。數據分析師培訓
      第二辦法：利用difftime函數
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    t1 = Sys.time()  
    for (i in 1:5){  
    a=a+1  
    b=a*a  
    print(difftime(Sys.time(), t1, units = 'sec'))  
    } 
      先預設當前時間，然后用difftime+print方式，循環輸出。