r-development
使用 tidyverse 模式撰寫現代 R 程式碼
使用過時模式撰寫 R 程式碼會浪費時間並產生技術債務。本技能提供 tidyverse、rlang 元程式設計和套件開發的最新最佳實踐,讓您能撰寫簡潔、高效的 R 程式碼。
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Использование «r-development». 展示如何使用現代 dplyr 按群組摘要資料
Ожидаемый результат:
- 使用 .by 參數進行每個操作的群組分組
- 自動返回未群組化的結果
- 範例:data |> summarise(mean(x), .by = category)
- 可與 across() 搭配使用以處理多個資料行
Использование «r-development». 如何用現代結構建立 R 套件
Ожидаемый результат:
- 使用 usethis::create_package() 取得正確的結構
- 在 DESCRIPTION 的 Imports 欄位中新增相依套件
- 使用 roxygen2 從程式碼註解產生文件
- 使用 testthat 框架設定測試
Аудит безопасности
БезопасноPure documentation skill containing only markdown files with R code examples. No executable code, network calls, filesystem access, or external commands. All capabilities align with stated purpose. Static scanner flagged patterns in documentation text as security issues, but all are false positives.
Факторы риска
⚙️ Внешние команды (182)
🌐 Доступ к сети (1)
Оценка качества
Что вы можете построить
現代化資料管線
將傳統 R 程式碼升級至目前的 tidyverse 模式,以獲得更簡潔、更快速的資料管線。
建立高品質套件
建立具有正確結構、測試和文件的可維護 R 套件。
優化緩慢的程式碼
使用效能分析和基準測試工具找出並修復效能瓶頸。
Попробуйте эти промпты
展示如何使用現代 dplyr 搭配多個條件和 .by 分組來篩選 R 中的資料列。
使用 join_by() 撰寫內部聯結,支援不等式匹配和多個匹配處理。
建立一個使用 rlang {{ }} 語法來接受資料行名稱作為引數的 R 函式。設定完整的 R 套件結構,包含 DESCRIPTION、NAMESPACE、測試和正確的文件模式。
Лучшие практики
- 對於現代 R 4.1+,使用原生管線 |> 而非 magrittr %>%
- 在優化之前使用 profvis 分析程式碼以找出真正的瓶頸
- 在使用者面向的函式中驗證輸入,假設內部輔助函式的輸入是有效的
Избегать
- 避免 group_by() |> summarise() |> ungroup() 模式,改用 .by
- 不要在套件中使用 library(),應在 DESCRIPTION 中使用 Imports
- 避免在迴圈中增長向量,應事先配置記憶體