Rを使用せずにRコンソールから.Rファイルを作成するか、Rコマンドを使用するエディタ

Question

.txtのように.Rファイルを書き出すか、からR scriptを作成します。しかし、通常、.txtファイルを書き出すときには、outputが含まれていて、それにはcommandsではありません。ですから、R scriptをconsoleとsaveからRコマンドを使って書きたいと思います。

Rにwrite.Rがあるかどうかわかりません。私はsink()コマンドを使ってみましたが、もう一度outputs the output and not commandsです。

sink("Rscriptfrom_Console.R") 
sapply(iris,class) 
sink() 

R script file (.R) from R console using R commandsを作成しています。

ご協力いただきまして誠にありがとうございます。 ありがとう！

Answer 1

私自身の質問に答える。より良い答えがあれば投稿してください。 ここでfile()とwriteLines()関数を使用し、source()を使用して、書き込まれた.Rファイルが機能しているかどうかを確認してください。

fc <- file("out.R") 

    writeLines(c("print(head(iris))", 
    "print(summary(iris))"), 
    fc) 

    close(fc) 

    source("out.R") 
    # Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species 
    # 1   5.1   3.5   1.4   0.2 setosa 
    # 2   4.9   3.0   1.4   0.2 setosa 
    # 3   4.7   3.2   1.3   0.2 setosa 
    # 4   4.6   3.1   1.5   0.2 setosa 
    # 5   5.0   3.6   1.4   0.2 setosa 
    # 6   5.4   3.9   1.7   0.4 setosa 

    # Sepal.Length Sepal.Width  Petal.Length Petal.Width 
    # Min. :4.300 Min. :2.000 Min. :1.000 Min. :0.100 
    # 1st Qu.:5.100 1st Qu.:2.800 1st Qu.:1.600 1st Qu.:0.300 
    # Median :5.800 Median :3.000 Median :4.350 Median :1.300 
    # Mean :5.843 Mean :3.057 Mean :3.758 Mean :1.199 
    # 3rd Qu.:6.400 3rd Qu.:3.300 3rd Qu.:5.100 3rd Qu.:1.800 
    # Max. :7.900 Max. :4.400 Max. :6.900 Max. :2.500 

    #  Species 
    # setosa :50 
    # versicolor:50 
    # virginica :50 

Answer 2

あなたがsinkが何をするか誤解しそうです：それは出力をキャプチャし、ファイルに書き込みます。評価されていないR表現をキャプチャしません。これはあなたがしたいことです。

評価されていないR式をキャプチャするには、quoteにラップするか、同様のメカニズムを使用する必要があります。あなたの例を使用するには

quoted_expr = quote(sapply(iris, class)) 

quoted_exprにはR式が含まれています。次に、あなたはRコードの文字列表現に変換する必要があります。

code_representation = deparse(quoted_expr, backtick = TRUE) 

backtick = TRUEは、ここでは厳密には必要ではないが、それはそれは必要だ特定のケースがあるので、常にそれを使用することをお勧めします。

最後に、我々は、ファイルに次のコード表現を書き込むことができます。

writeLines(code_representation, 'code.r') 

は今、上記の例では、ファイルへの固定R式を書きました。私たちは文字列を使っているかもしれません。しかし、文字列の代わりに引用符で囲まれた式を使用すると、文字列（エラーが発生しやすく効率が悪い）を悩まされることなく、即座にコードを変更することができます。例えば、我々は、ユーザーが作業するdata.tableか決めましょうことができます：

dataset_name = 'mtcars' # Modify to your heart’s content 
quoted_expr = substitute(sapply(dataset, class), 
         list(dataset = as.name(dataset_name))) 

# `quoted_expr` is now: 
sapply(mtcars, class) 

...など