Vielleicht ist es nur ich, aber ich habe immer str unbefriedigend gefunden. Es ist häufig zu ausführlich, aber nicht oft informativ.Alternative zu `str()` in R
ich wirklich tatsächlich wie die Beschreibung der Funktion (?str):
Kompakt
die interne Struktur eines R-Objekt anzuzeigen
und dieses Bit in bestimmten
Idealer , nur eine Zeile für jede 'Grundstruktur' wird angezeigt.
Nur das, in vielen Fällen, die Standard-Implementierung str wird einer solchen Beschreibung einfach nicht gerecht.
Ok, sagen wir, es funktioniert teilweise gut für data.frame s.
library(ggplot2)
str(mpg)
> str(mpg)
Classes ‘tbl_df’, ‘tbl’ and 'data.frame': 234 obs. of 11 variables:
$ manufacturer: chr "audi" "audi" "audi" "audi" ...
$ model : chr "a4" "a4" "a4" "a4" ...
$ displ : num 1.8 1.8 2 2 2.8 2.8 3.1 1.8 1.8 2 ...
$ year : int 1999 1999 2008 2008 1999 1999 2008 1999 1999 2008 ...
$ cyl : int 4 4 4 4 6 6 6 4 4 4 ...
$ trans : chr "auto(l5)" "manual(m5)" "manual(m6)" "auto(av)" ...
$ drv : chr "f" "f" "f" "f" ...
$ cty : int 18 21 20 21 16 18 18 18 16 20 ...
$ hwy : int 29 29 31 30 26 26 27 26 25 28 ...
$ fl : chr "p" "p" "p" "p" ...
$ class : chr "compact" "compact" "compact" "compact" ...
Doch für eine data.frame ist es nicht so informativ wie ich möchte. Zusätzlich zur Klasse wäre es sehr nützlich, dass sie beispielsweise die Anzahl von NA-Werten und die Anzahl von eindeutigen Werten zeigt.
Aber für andere Objekte wird es schnell unhandlich. Zum Beispiel:
gp <- ggplot(mpg, aes(x = displ, y = hwy)) +
geom_point()
str(gp)
> str(gp)
List of 9
$ data :Classes ‘tbl_df’, ‘tbl’ and 'data.frame': 234 obs. of 11 variables:
..$ manufacturer: chr [1:234] "audi" "audi" "audi" "audi" ...
..$ model : chr [1:234] "a4" "a4" "a4" "a4" ...
..$ displ : num [1:234] 1.8 1.8 2 2 2.8 2.8 3.1 1.8 1.8 2 ...
..$ year : int [1:234] 1999 1999 2008 2008 1999 1999 2008 1999 1999 2008 ...
..$ cyl : int [1:234] 4 4 4 4 6 6 6 4 4 4 ...
..$ trans : chr [1:234] "auto(l5)" "manual(m5)" "manual(m6)" "auto(av)" ...
..$ drv : chr [1:234] "f" "f" "f" "f" ...
..$ cty : int [1:234] 18 21 20 21 16 18 18 18 16 20 ...
..$ hwy : int [1:234] 29 29 31 30 26 26 27 26 25 28 ...
..$ fl : chr [1:234] "p" "p" "p" "p" ...
..$ class : chr [1:234] "compact" "compact" "compact" "compact" ...
$ layers :List of 1
..$ :Classes 'LayerInstance', 'Layer', 'ggproto' <ggproto object: Class LayerInstance, Layer>
aes_params: list
compute_aesthetics: function
compute_geom_1: function
compute_geom_2: function
compute_position: function
compute_statistic: function
data: waiver
draw_geom: function
geom: <ggproto object: Class GeomPoint, Geom>
aesthetics: function
default_aes: uneval
draw_group: function
draw_key: function
draw_layer: function
draw_panel: function
extra_params: na.rm
handle_na: function
non_missing_aes: size shape
parameters: function
required_aes: x y
setup_data: function
use_defaults: function
super: <ggproto object: Class Geom>
geom_params: list
inherit.aes: TRUE
layer_data: function
map_statistic: function
mapping: NULL
position: <ggproto object: Class PositionIdentity, Position>
compute_layer: function
compute_panel: function
required_aes:
setup_data: function
setup_params: function
super: <ggproto object: Class Position>
print: function
show.legend: NA
stat: <ggproto object: Class StatIdentity, Stat>
compute_group: function
compute_layer: function
compute_panel: function
default_aes: uneval
extra_params: na.rm
non_missing_aes:
parameters: function
required_aes:
retransform: TRUE
setup_data: function
setup_params: function
super: <ggproto object: Class Stat>
stat_params: list
subset: NULL
super: <ggproto object: Class Layer>
$ scales :Classes 'ScalesList', 'ggproto' <ggproto object: Class ScalesList>
add: function
clone: function
find: function
get_scales: function
has_scale: function
input: function
n: function
non_position_scales: function
scales: list
super: <ggproto object: Class ScalesList>
$ mapping :List of 2
..$ x: symbol displ
..$ y: symbol hwy
$ theme : list()
$ coordinates:Classes 'CoordCartesian', 'Coord', 'ggproto' <ggproto object: Class CoordCartesian, Coord>
aspect: function
distance: function
expand: TRUE
is_linear: function
labels: function
limits: list
range: function
render_axis_h: function
render_axis_v: function
render_bg: function
render_fg: function
train: function
transform: function
super: <ggproto object: Class CoordCartesian, Coord>
$ facet :List of 1
..$ shrink: logi TRUE
..- attr(*, "class")= chr [1:2] "null" "facet"
$ plot_env :<environment: R_GlobalEnv>
$ labels :List of 2
..$ x: chr "displ"
..$ y: chr "hwy"
- attr(*, "class")= chr [1:2] "gg" "ggplot"
Whaaattttt ???, was mit "Compact Display" passiert ist. Das ist nicht kompakt!
Und es kann schlimmer sein, verrückt unheimlich, zum Beispiel für S4-Objekte. Wenn Sie das versuchen möchten:
Ich poste die Ausgabe hier nicht, weil es zu viel ist. Es passt nicht einmal in den Konsolenpuffer!
Wie können Sie möglicherweise die interne Struktur des Objekts mit einem solchen nicht-kompakten Display verstehen? Es sind einfach zu viele Details und du verlierst leicht. Oder zumindest tue ich es.
Nun, alles in Ordnung. Bevor mir jemand sagt, hey Kasse ?str und zwinge die Argumente, das ist was ich getan habe. Natürlich kann es besser werden, aber ich bin immer noch etwas enttäuscht von str.
Die beste Lösung, die ich habe ist, eine Funktion zu erstellen, die diese Dies zeigt kompakt die Top-Level-Strukturen des Objekts
if(isS4(obj)){
str(obj, max.level = 2, give.attr = FALSE, give.head = FALSE)
} else {
str(obj, max.level = 1, give.attr = FALSE, give.head = FALSE)
}
tun. Der Ausgang für die sp Objekt oben (S4-Objekt) wird viel aufschlussreiche
Formal class 'SpatialPolygonsDataFrame' [package "sp"] with 5 slots
[email protected] data :'data.frame': 243 obs. of 49 variables:
[email protected] polygons :List of 243
.. .. [list output truncated]
[email protected] plotOrder :7 135 28 167 31 23 9 66 84 5 ...
[email protected] bbox :-180 -90 180 83.6
[email protected] proj4string:Formal class 'CRS' [package "sp"] with 1 slot
So, jetzt können Sie 5 Top-Level-Strukturen zu sehen sind, und Sie können sie individuell weiter untersuchen.
Ähnliche für die ggplot Objekt oben, jetzt können Sie
List of 9
$ data :Classes ‘tbl_df’, ‘tbl’ and 'data.frame': 234 obs. of 11 variables:
$ layers :List of 1
$ scales :Classes 'ScalesList', 'ggproto'
$ mapping :List of 2
$ theme : list()
$ coordinates:Classes 'CoordCartesian', 'Coord', 'ggproto'
$ facet :List of 1
$ plot_env :
$ labels :List of 2
sehen zwar viel besser ist, ich fühle es noch viel mehr interessante sein könnte. Also, vielleicht hat jemand den gleichen Weg gefühlt und eine nette Funktion geschaffen, die informativer ist und dennoch die Informationen kompakt darstellt. Jemand?
Ich denke, das Problem ist, dass R es so leicht macht, eine neue Struktur (S3, S4, R6, Proto, benutzerdefinierte Klasse, etc.) mit beliebigen Ebenen der Verschachtelungsgrad zu definieren, ist es schwer, einen Standard zu machen ' str, das für alle Fälle gut funktioniert, besonders wenn viele spezielle Klassen sich nicht darum kümmern, ein nützliches 'str' zu definieren. Es steht Ihnen jedoch frei, bessere Methoden neu zu definieren, und da es sich um eine Nebeneffekt-Funktion handelt, ist es unwahrscheinlich, dass Sie etwas anderes als Anzeigen unterbrechen. Ich sah ein Problem (Bug) mit gtable, und so definiert ['str.gtable' nach meinem Geschmack] (https://github.com/baptiste/gridextra/blob/master/R/gtable.r#L12). – baptiste
Eine andere Sache, die man beachten sollte, ist der flüchtige Blick() von dplyr. – joran
Wenn ich den Inhalt eines Modellobjekts sehen möchte, benutze ich 'names' und ich betrachte die Hilfeseite sowohl für die Modellfunktion als auch für die zugehörige Zusammenfassungsfunktion. Ich nehme an, Sie könnten eine Art von klassenbasiertem Dispatch-Mechanismus erstellen, wenn ich 'Hmisc :: describe (obj)' Ergebnisse für Datenrahmen, die meine Lieblings-Statistik, aber 'Namen (obj)' für die komplizierteren Listen geben. –