[R 語言] 程式設計教學：基本概念

前言

本文假定投資者沒寫過或僅寫過少量 R 程式，從頭說明撰寫 R 程式的基本概念。

檔案名稱 (File Name) 和副檔名 (File Extension)

R 命令稿 (script) 的副檔名為 .R 。R 工作階段 (session) 的副檔名為 .RData 。R Markdown 的副檔名為 .Rmd 。

如同大部分的程式語言，R 不特別限制檔案名稱，只要符合系統規範即可。一般來說，會使用 kebab-case (烤肉串命名) 以避開空白所導致的問題。

撰寫第一個 R 程式

交互式終端 (Interactive Console)

在 R 交互式終端，不需要建立命令稿，可直接輸入 R 指令。R 指令會保存程式的工作階段，包括變數、函式等。

開啟 RStudio，在左下方的交互式終端輸入 writeLines("Hello World")：

> writeLines("Hello World")
Hello World

命令稿 (Script)

建立 hello.R 文字檔案，輸入以下內容：

writeLines("Hello World")

在命令列用 Rscript 指令執行該命令稿：

$ Rscript hello.R
Hello World

Rscript 指令用於非交互性執行 R 命令稿。

離開 R 交互式終端

輸入 quit() 或 q() 指令即可。詳見下文說明。

工作階段 (Session)

R 工作階段會儲存 R 交互式終端的狀態，包括變數、函式等。該工作階段可以儲存成檔案，之後可以重新讀入，以延續先前的狀態。

每次分析最好儲存在不同的工作階段，以免造成命名空間汙染、破壞交互式終端的狀態。例如，在每進行一項分析任務時，使用一個獨立的目錄：

$ mkdir ~/work
$ cd ~/work
$ R

離開 R 交互式終端時，輸入 q() 指令，這時可以把 R 工作階段存起來。日後可以繼續先前的分析。

若在 RStudio 中使用 R 交互式終端的話，可採用以下等效指令：

> dir.create("~/work")
> setwd("~/work")

大小寫敏感性 (Case Sensitivity)

R 程式碼具有大小寫敏感性。

空白 (Space)、縮進 (Indentation)、換行 (Newline)

除了要用空白隔開識別字外，R 不嚴格規範空白、縮進、換行等排版元素。在撰寫 R 命令稿時，會利用這些排版元素將程式碼排版整齊，日後要修改起來會比較容易。

註解 (Comment)

R 使用 # 做為註解文字的前綴。在 # 後到該行行尾的文字皆視為註解。註解是自由文字 (free text)，不需要按照 R 語法來撰寫。

主函式 (Main Function)

R 沒有主函式的概念。直接把 R 指令寫在命令稿頂層即可。

離開狀態 (Exit Status)

程式結束時，會拋出離開狀態給系統。由於 R 主要的用途是統計運算，不是命令列程式，回傳離開狀態對 R 來說不是很重要的功能。不過，R 仍然可用 quit 函式離開程式並回傳離開狀態。該函式的使用方式如下：

quit(save="no", status=0, runLast=FALSE)

save 表示是否要儲存工作階段，這裡選擇 "no"，表示不存。status 是一個介於 0 到 255 間的整數，一般來說，回傳 0 代表程式正常結束。runLast 表示是否要執行完 .Last() 函式再離開 R。

套件 (Package)

除了一些必要的語法外，大部分 R 的功能透過套件來提供。在安裝 R 時，會有 25 個基本套件可用。除此之外，在 CRAN 有許多 R 社群套件可用。

以下 R 指令會安裝 ggplot2，這是一個圖表繪製函式庫：

install.packages("ggplot2")

幫助文件 (Help)

使用 help 函式可閱讀 R 的幫助文件。像是以下例子會顥示 solve 函式的幫助文件：

help(solve)

使用 example 函式則可閱讀簡短的範例程式碼：

example(setwd)

R 幫助文件是以指引 (reference) 的風格來撰寫。該文件風格緊湊，僅適合拿來查詢，不適合用來學習 R，更不適合用來學習統計。

重導程式輸出

使用 sink 函式將接下來的終端輸出重導到 log.txt ：

sink("log.txt")

再輸入一次，但不加入參數，則將終端機輸出改回預設輸出，即標準輸出或標準錯誤：

sink()

專案 (Project)

R 不是編譯語言，主要的用途也不是製作應用程式，所以 R 專案的概念和通用型語言的軟體專案不太一樣。R 專案將目標問題及其分析過程製作成可重現文件 (reproducible document)。常見的 R 專案製作軟體有 R Markdown 和 Jupyter。