library(datasets) head(airquality) #按月分組 s <- split(airquality, airquality$Month) str(s) summary(s) lapply(s,function(x) colMeans(x[,c("Ozone","Solar.R","Wind")],na.rm = T)) sapply(s,function(x) colMeans(x[,c("Ozone","Solar.R","Wind")],na.rm = T)) #多函數對照 x <- rnorm(10) f1 <- gl(2,5) f2 <- gl(5,2) interaction(f1,f2) str(split(x,list(f1,f2))) #list會自動帶入interaction() str(split(x,list(f1,f2), drop = T)) #捨去空level #Debug message: 可能 warning: 意料(期望)之外的事情，提醒 error: 大問題，會stop condition: 所有都是condition，可設計觸發 invisible() 會返回但不會顯示 printmessage <- function(x) { if(x>0) print("positive") else print("negative") } x<-log(-1) #NaN warning printmessage2(x) #Error printmessage2 <- function(x) { if(is.na(x)) print("missing") else if(x>0) print("positive") else print("negative") } x<-log(-1) #NaN warning printmessage2(x) #warning NaN => Na #錯誤處理的思維 input甚麼，如何Call function 所期待的是甚麼，Output? message? other result? 所獲得的是甚麼 差異是甚麼 是否可再現錯誤 #Debugging Tool 1.traceback : 幾個function被呼叫，在哪裡出錯 (只能給出上一次的資料) 2.debug : 函數一開始就暫停，再一行行，搭配browser 3.browser : 函數中的停止點 4.trace : 將debuggingcode插入特別位置 5.recover : 報錯的訊息 mean(xxx) #Error traceback() #1:mean(xxx) lm(y-x) #Error traceback() 4: stats::model.frame(formula = y - x, drop.unused.levels = TRUE) 3: eval(mf, parent.frame()) 2: eval(mf, parent.frame()) 1: lm(y - x) debug(lm) #對於lm進入debug模式 lm(y-x) #開始針對lm(y-x)進行debug #Browse[2]> #一步步檢查 debug: ret.x <- x #Browse[2]> debug: ret.y <- y #Browse[2]> debug: cl <- match.call() . . #Browse[2]> Error in stats::model.frame(formula = y - x, drop.unused.levels = TRUE) : object 'y' not found 可藉由options(error = recover)將recover函數作為錯誤處理器 (此處為globel層級的設定) tracback中的步驟列表功能，即為recover中的功能，不過recover可以選擇步驟查看其environment