エキスパートRユーザー、.Rprofileには何がありますか？[閉まっている]

私はいつも他の人のスタートアッププロファイルファイルを見つけて、その言語について有益で有益な情報を見つけました。さらに、私はBashとVimをカスタマイズしていますが、Rはカスタマイズしていません。

たとえば、私が常に望んでいたことの1つは、ウィンドウターミナルの入力テキストと出力テキストの色が異なることです。

こちらが私のものです。着色には役立ちませんが、ESSとEmacsから取得しています...

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)

実際には.Rprofileにはありませんが、共著者のコードが壊れる可能性があるため、それがデフォルトであることを望みます。どうして？

1）文字ベクトルはより少ないメモリを使用します（しかし、かろうじてのみ）。

2）さらに重要なことに、次のような問題を回避します。

> 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"

そして

> 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

ファクターは、必要な場合（たとえば、グラフでの順序付けの実装）に最適ですが、ほとんどの場合、煩わしいものです。

「head」、「summary」、「names」という完全な単語を毎回入力するのは嫌なので、エイリアスを使用します。

.Rprofileファイルにエイリアスを入れることができますが、関数への絶対パス（utils :: headなど）を使用する必要があります。そうしないと機能しません。

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

編集：質問に答えるために、coloroutパッケージを使用して、ターミナルに異なる色を付けることができます。涼しい！:-)

こちらが私のものです。私は常にメインのクランリポジトリを使用しており、開発中のパッケージコードを簡単に入手できるコードを用意しています。

.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"))  
}

私はRコマンド履歴を保存し、Rを実行するたびに使用できるようにするのが好きです。

シェルまたは.bashrcで：

export R_HISTFILE=~/.Rhistory

.Rprofile内：

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

ここでは、ウィンドウの操作に便利な2つの関数を示します。

1つ目は、\sをに変換し/ます。

.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')
 }

2つ目は、新しいエクスプローラウィンドウで作業ディレクトリを開きます。

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

私はこれを持っています、全ターミナル幅を使用するより動的なトリックがあり、COLUMNS環境変数（Linux）から読み取ろうとします。

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)}
)

このように、ターミナルウィンドウのサイズを変更しても、Rは全幅を使用します。

私の個人的な関数とロードされたライブラリのほとんどはRfunctions.rスクリプトにあります

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")')

これは、MacおよびLinux用に設計された私の〜/ .Rprofileからの抜粋です。

これらにより、エラーが見やすくなります。

options(showWarnCalls=T, showErrorCalls=T)

私はCRANメニューの選択が嫌いなので、良いものに設定します。

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

もっと歴史！

Sys.setenv(R_HISTSIZE='100000')

以下は、ターミナルからMac OSXで実行するためのものです（安定性が高く、作業をディレクトリごとに整理できるため、R.appよりも好みます。また、適切な〜/ .inputrcを取得してください）。デフォルトでは、X11ディスプレイが表示されますが、見た目は良くありません。代わりに、GUIと同じクオーツディスプレイが表示されます。のifステートメントは、MacのターミナルからRを実行しているときにケースをキャッチするものと想定されています。

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)

いくつかのライブラリをプリロードし、

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

どこ util.rはフラックスの下で使用するランダムなバッグです。

また、他の人がコンソール幅について言及していたので、ここに私がそれをする方法があります。

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)

.Rprofileターミナルウィンドウのサイズを変更するたびに再実行する必要があるため、これは実際にはありません。私はそれを持っているutil.rので、必要に応じてそれを調達します。

こちらが私のものです：

.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.framesを「head」のように表示します。「head」と入力する必要はありません。

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)
   }
}

（「ヘッド」を出力に自動的に適用する方法から？）

呼び出す必要がある一連のデバッグ呼び出しがあり、それらのコメントを外すのは非常に退屈な作業です。SOコミュニティの助けを借りて、私は次の解決策を探し、これを私のに挿入しました.Rprofile.site。# BROWSERタスクビューウィンドウにブラウザー呼び出しの概要を表示できるように、Eclipseタスク用にあります。

# 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

鉱山は派手すぎない：

# 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)

私はmysqlデータベースから多くの作業を行うので、すぐに接続することは天の恵みです。利用可能なデータベースを一覧表示する方法があればいいので、さまざまな名前をすべて覚える必要はありません。

スティーブン・ターナーの投稿.Rprofilesに関するには、いくつかの便利なエイリアスとスターター関数があります。

私は彼のhtとhhを頻繁に使用しています。

#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]

ここに、言及されたアイデアのいくつかを含む私のものがあります。

あなたが見たいと思うかもしれない2つのこと：

• .set.width（）/ w（）は、印刷幅を端末の幅に更新します。残念ながら、ターミナルのサイズ変更でこれを自動的に行う方法は見つかりませんでした-Rのドキュメントには、これが一部のRインタープリターによって行われていると記載されています。
• 履歴はタイムスタンプと作業ディレクトリとともに毎回保存されます

。

.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"))
   }
}

以下を使用して、cacheSweave（またはpgfSweave）がRStudioの[PDFのコンパイル]ボタンを操作できるようにします。

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

私はRでのCRANミラー選択のtcltkポップアップoptions(menu.graphics=FALSE)を無効/抑制したいので、これが含まれています。

こちらが私のものです。革新的なものはありません。特定の選択肢を選ぶ理由：

• 私はデフォルトを設定しました stringsAsFactorsCSVを読み込むたびに引数として渡すのは非常に面倒なのでました。私の.Rprofileがありませんでした。ただ、普段の設定では起こらなかったトラブルと比べると、色褪せてしまったトラブルとして残しています。
• あなたがロードしない場合 utils以前options(error=recover)にパッケージを、interactive()ブロック内に配置してもリカバリーを見つけることができません。
• 私.dbはいつもoptions(dropbox=...)それを内部で使用するのではなく、自分のドロップボックス設定に使用しましたfile.path、それは多くのタイピングを節約できます。リーディング.は、と一緒に表示されないようにしls()ます。

難しい話は抜きにして：

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)
    }
}

これは、テーブルをLaTeXにエクスポートするための小さなスニペットです。私が書いた多くのレポートのすべての列名を数学モードに変更します。私の.Rprofileの残りの部分はかなり標準的で、ほとんどが上記でカバーされています。

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

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

自分のラティスカラーテーマをプロファイルに設定しました。次に、私が使用する他の2つの調整を示します。

# 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)

私のパッケージのトップディレクトリを指す環境変数R_USER_WORKSPACEがあります。.Rprofileでは、（data（）が機能するように）作業ディレクトリを設定し、Rサブディレクトリ内のすべての.Rファイルをソースする関数devlibを定義しています。これは、上記のHadleyのl（）関数によく似ています。

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")

2つの機能が本当に必要であることがわかりました。最初debug()にいくつかの機能を設定し、バグを解決したのでundebug()、1つずつではなくすべての機能を使用します。のundebug_all()された回答として追加された機能、ここが最適です。

第2に、多くの関数を定義して特定の変数名を探している場合ls()、関数名を含むのすべての結果内でそれを見つけるのは困難です。lsnofun()投稿機能ここでは本当に良いです。