Когда мы определили десятки функций - возможно, для разработки нового пакета - трудно определить имя конкретной переменной среди многих имен функций с помощью команды ls().
В большинстве случаев мы не ищем имени функции - мы уже знаем, что они существуют, но мы хотим найти, какое имя мы присвоили переменной.
Любая идея решить эту проблему очень ценится.
Если вам нужна функция, вам нужно немного поиграть со средой, в которой находится ls(). При нормальном использовании реализация ниже будет работать путем перечисления объектов в родительском фрейме функции, которая будет глобальной средой, если вызывается на верхнем уровне.
lsnofun <- function(name = parent.frame()) {
obj <- ls(name = name)
obj[!sapply(obj, function(x) is.function(get(x)))]
}
> ls()
[1] "bar" "crossvalidate" "df"
[4] "f1" "f2" "foo"
[7] "lsnofun" "prod"
> lsnofun()
[1] "crossvalidate" "df" "f1"
[4] "f2" "foo" "prod"
Я написал это, чтобы вы могли передать аргумент name ls(), если вам нужно вызвать этот путь вниз в серии вложенных вызовов функций.
Обратите внимание, что мы должны get() объекты, названные ls(), когда мы проверяем, являются ли они функцией или нет.
Итак, возможно,
ls()[!ls()%in%lsf.str()]
Предложение Джоша О'Брайена заключалось в использовании
setdiff(ls(), lsf.str())
Эта функция после некоторых преобразований и проверок вызывает
x[match(x, y, 0L) == 0L]
который довольно близок к тому, что я предложил в первую очередь, но хорошо упакован в функции setdiff.
Вместо того, чтобы сортировать объекты в вашей глобальной среде и пытаться отделить объекты данных от функций, было бы лучше сохранить функции в другой среде, чтобы ls() не перечислил их (по умолчанию он перечисляет только объекты в глобальная среда). Но они все еще доступны и могут быть перечислены, если это необходимо.
Лучший способ сделать это - сделать пакет с функциями в нем. Это не так сложно, как иногда кажется, просто используйте package.skeleton для запуска.
Другой альтернативой является использование функции save для сохранения всех ваших функций в файле, удаления их из глобальной среды, а затем использования функции attach для присоединения этого файла (и, следовательно, всех функций) к поиску путь.
Значит, вам просто нужны имена переменных, а не функции? Это сделает это.
ls()[!sapply(ls(), function(x) is.function(get(x)))]
Следующая функция lsos была ранее размещена в stackoverflow (ссылка) - она дает хороший порядок объектов, загруженных в ваш сеанс R на основе их размера. Вывод функции содержит класс объекта, который впоследствии можно фильтровать для получения не-функциональных объектов.
source("lsos.R")
A <- 1
B <- 1
C <- 1
D <- 1
E <- 1
F <- function(x) print(x)
L <- lsos(n=Inf)
L[L$Type != "function",]
Это возвращает:
> lsos(n=Inf)
Type Size Rows Columns
lsos function 5184 NA NA
F function 1280 NA NA
A numeric 48 1 NA
B numeric 48 1 NA
C numeric 48 1 NA
D numeric 48 1 NA
E numeric 48 1 NA
Или, с фильтром, функция F не возвращается:
> L[L$Type != "function",]
Type Size Rows Columns
A numeric 48 1 NA
B numeric 48 1 NA
C numeric 48 1 NA
D numeric 48 1 NA
E numeric 48 1 NA
Я сохраняю эту функцию в своем .rprofile. Я не часто его использую, но это здорово, когда у меня есть несколько сред, функций и объектов в моей глобальной среде. Очевидно, не так изящно, как решение BenBarnes, но я никогда не должен помнить синтаксис и могу просто позвонить lsa() по мере необходимости. Это также позволяет мне перечислять конкретные среды. например lsa(e)
lsa <- function(envir = .GlobalEnv) {
obj_type <- function(x) {
class(get(x))
}
lis <- data.frame(sapply(ls(envir = envir), obj_type))
lis$object_name <- rownames(lis)
names(lis)[1] <- "class"
names(lis)[2] <- "object"
return(unrowname(lis))
}