什么时候使用'with'功能，为什么它很好？

Question

使用with() 有什么好处？在帮助文件中，它提到它在从数据创建的环境中评估表达式。这样做有什么好处？创建一个环境并在其中评估它是否比仅在全球环境中评估它更快？还是我还缺少其他东西？

Answer 1

with 是没有 data 参数的函数的包装器

有许多函数适用于数据框并采用data 参数，因此您无需在每次引用列时都重新输入数据框的名称。 lm、plot.formula、subset、transform 只是几个例子。

with 是一个通用包装器，让您可以像使用任何函数一样使用它，就像它具有数据参数一样。

使用 mtcars 数据集，我们可以使用或不使用 data 参数来拟合模型：

# this is obviously annoying
mod = lm(mtcars$mpg ~ mtcars$cyl + mtcars$disp + mtcars$wt)

# this is nicer
mod = lm(mpg ~ cyl + disp + wt, data = mtcars)

但是，如果（出于某种奇怪的原因）我们想要找到 cyl + disp + wt 的 mean，就会出现问题，因为 mean 没有像 lm 这样的数据参数。这是with 解决的问题：

# without with(), we would be stuck here:
z = mean(mtcars$cyl + mtcars$disp + mtcars$wt)

# using with(), we can clean this up:
z = with(mtcars, mean(cyl + disp + wt))

在with(data, foo(...)) 中包装foo() 让我们可以使用任何函数foo 好像 它有一个data 参数——也就是说我们可以使用不带引号的列名，防止重复的@ 987654342@或data_name[, "column_name"]。

何时使用with

在您喜欢交互式（R 控制台）和 R 脚本时使用 with 以节省输入并使您的代码更清晰。您需要为单个命令重新键入数据框名称的频率越高（数据框名称越长！），使用with 的好处就越大。

另请注意，with 不限于数据帧。来自?with：

对于默认的with 方法，它可以是环境、列表、数据框或sys.call 中的整数。

我不经常使用环境，但我发现with 非常方便。

当您只需要一行结果时

正如@Rich Scriven 在 cmets 中所建议的那样，with 在您需要使用诸如 rle 之类的结果时会非常有用。如果您只需要一次结果，那么他的示例with(rle(data), lengths[values > 1]) 允许您匿名使用rle(data) 结果。

何时避免with

当有 一个 data 参数时

许多具有data 参数的函数在调用它时使用它不仅仅是为了更简单的语法。大多数建模函数（如lm）和许多其他函数（ggplot！）都使用提供的data 做了很多工作。如果您使用with 而不是 data 参数，您将限制可用的功能。 如果有data 参数，请使用data 参数，而不是with。

添加到环境中

在我上面的示例中，结果被分配给全局环境 (bar = with(...))。要在列表/环境/数据内部进行分配，您可以使用within。 （在data.frames的情况下，transform也不错。）

在包中

不要在 R 包中使用with。 help(subset) 中有一个警告，它可能同样适用于 with：

警告 这是一个旨在交互使用的便利功能。对于编程，最好使用像[ 这样的标准子集函数，特别是参数子集的非标准评估可能会产生意想不到的后果。

如果您使用with 构建 R 包，当您检查它时，您可能会收到有关使用没有可见绑定的变量的警告或注释。这将使 CRAN 无法接受该包裹。

with 的替代品

不要使用attach

许多（大部分过时的）R 教程使用attach 来避免重新键入数据框名称，方法是使列可访问全局环境。 attach is widely considered to be bad practice and should be avoided。附加的主要危险之一是，如果单独修改数据列，它们可能会变得不同步。 with 避免了这个陷阱，因为它一次调用一个表达式。 Stack Overflow 上有很多很多问题，新用户正在学习旧教程并因为attach 而遇到问题。简单的解决方案总是不要使用attach。

一直使用with 似乎太重复了

如果您正在执行许多数据操作步骤，您可能会发现自己的每一行代码都以with(my_data, ... 开头。您可能认为这种重复几乎与不使用with 一样糟糕。 data.table 和 dplyr 包都提供了具有非重复语法的高效数据操作。我鼓励您学习使用其中之一。两者都有出色的文档。

Answer 2

当我不想继续输入dataframe$ 时，我会使用它。例如

with(mtcars, plot(wt, qsec))

而不是

plot(mtcars$wt, mtcars$qsec)

前者在mtcars data.frame 中查找wt 和qsec。当然

plot(qsec~wt, mtcars)

更适合带有 data= 参数的绘图或其他函数。