R for Data Science : Answers
  • 0章 はじめに
  • 1章 ggplot2によるデータ可視化
  • 2章 ワークフロー:基本
  • 3章 dplyrによるデータ変換
  • 4章 ワークフロー:スクリプト
  • 5章 探索的データ分析
  • 6章 ワークフロー:プロジェクト
  • 7章 tibbleのtibble
  • 8章 readrによるデータインポート
  • 9章 tidyrによるデータの整理
  • 10章 dplyrによる関係データ
  • 11章 stringrによる文字列
  • 12章 forcatsでファクタ
  • 13章 lubridateによる日付と時刻
  • 14章 magrittrでパイプ
  • 15章 関数
  • 16章 ベクトル
  • 17章 purrrでイテレーション
  • 18章 modelrを使ったモデルの基本
  • 19章 モデル構築
  • 20章 purrrとbroomによる多数のモデル
  • 21章 マークダウン
  • 22章 ggplot2でコミュニケーションのためのグラフ作成
  • 23章 Rマークダウンフォーマット
  • 24章 Rマークダウンフロー
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このページ内
  • 4.1 コードを実行する
  • 4.2 Rstudioの診断

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4章 ワークフロー:スクリプト

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最終更新 5 年前

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4.1 コードを実行する

練習問題はありません

4.2 Rstudioの診断

練習問題1 : RStudio Tipsの面白いと思われるヒントを見つけなさい。

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練習問題2 : RStudioの診断機能は下記以外にどんな間違いを見つけてくれるのか調べなさい。

  • R関数呼び出しの引数を確認する

例えば、​​RStudioは関数add_numbersにy引数がないことを検出します。

同様に、引数が欠落している、欠落しているコンマなどを検出してくれます。

  • 使用されている変数のスコープ内に定義がない場合に警告する

現在、または親のスコープ内で定義なしでシンボルが使用されている場合は警告します。シンボルの名前にタイプミスがあると思われる場合は、診断エンジンが提案を出します。

  • 変数が定義されているが使用されていない場合は警告する

この診断は、変数が作成されたが使用されていないことを識別するのに役立ちます。これは古いコードをクリーンアップしようとしたり、他のエラーを診断するのに役立ちます。次の例では、変数resultに代入されていますが、使用されていません。代わりに、合計が再計算されてから返されています。そのため、警告がひょうじされます。

  • Rスタイルの診断を提供します(例:空白)

のページに詳細が記載されておりますので、そちらも合わせて確認してください。

スタイル診断は、コードがに準拠しているかどうかを確認し、スタイルの警告を報告します。特に、診断エンジンは、空白の不適切な使用を検出します。

RStuidoのコード診断
Hadley Wickhamのスタイルガイド
RStudio Tips