出版社送了一本书（R语言）给我，这个《R语言实战》已经是R语言领域的“老兵”了，几乎是人手一本，目前是第三版，更新也很大，全面拥抱了ggplot体系。对我来说，比较新的知识点可能是一些小技巧，这里借花献佛给大家。
什么情况下我们需要开发R包呢
开发R包（也称为R库）是一种有效的方法，可以用来组织、共享和重用你的R代码。以下是一些可能需要开发R包的情况：
- 代码重用：如果你发现自己在多个项目中重复使用相同的函数或代码片段，那么将这些函数打包成R包可以使你的代码更易于管理和重用。
- 共享代码：如果你希望与他人共享你的代码，或者你希望你的代码能被其他人在他们的项目中使用，那么创建R包是一种有效的方法。你可以将你的R包发布到CRAN或GitHub等平台上，使其他人可以轻松地安装和使用你的代码。
- 软件开发：如果你正在开发一个复杂的软件应用，那么将你的代码组织成一个或多个R包可以帮助你管理你的代码的复杂性。R包提供了一种结构，可以帮助你组织你的函数、数据和文档。
- 创建数据集：如果你有一组数据，你希望与他人共享，你可以创建一个包含这些数据的R包。这样，其他人可以通过安装你的R包来轻松地访问这些数据。
- 提供API：如果你正在创建一个服务或应用，你希望其他人能够通过R访问，你可以创建一个R包，提供一个API（应用程序接口）。
- 贡献开源社区：如果你发现R社区中缺少某个功能或工具，你可以创建一个R包来填补这个空白，并将其分享给社区。
总的来说，任何时候你觉得将你的代码、数据或文档组织成一个易于安装、使用和共享的单元时，都可以考虑创建R包。
R包的基础结构呢
创建一个R包并不像看起来那么复杂。以下是一个最简单的R包的基本结构和组成部分：
- DESCRIPTION文件：这是一个元数据文件，包含了关于包的信息，如包的名称、版本、作者、描述等。
- NAMESPACE文件：这个文件定义了哪些函数应该被导出，也就是哪些函数应该被用户访问。如果你的包依赖于其他包，NAMESPACE文件也会列出这些依赖。
- R目录：这个目录包含了包的R代码。每个函数通常都会有自己的R文件。
- man目录：这个目录包含了包的帮助文件，这些文件是用Rd格式写的，每个函数或数据集都应该有一个对应的帮助文件。
- 数据目录（可选）：如果你的包包含数据，那么这些数据应该存放在data目录中。
- inst目录（可选）：这个目录可以包含任何其他文件，如示例脚本、额外的数据、文档等。
- tests目录（可选）：这个目录包含了用于测试你的包的代码。
创建一个R包的过程可以通过R的devtools包来简化。devtools包提供了一系列函数，可以帮助你创建和测试R包。例如，你可以使用devtools::create()函数来创建一个新的R包，devtools::document()函数来生成帮助文件，devtools::install()函数来安装你的包。
这只是一个最基本的R包的结构。实际上，R包可以包含许多其他组件，如C++代码、单元测试、vignettes（长格式的文档）等。你可以根据你的需要来决定你的R包应该包含哪些组件。
借助Rstudio这样的软件工具开发R包是最方便的
RStudio是一个非常强大的工具，可以帮助你更容易地开发R包。以下是使用RStudio开发R包的基本步骤：
- 创建一个新的R包：在RStudio中，你可以通过点击”File” -> “New Project” -> “New Directory” -> “R Package”来创建一个新的R包。你需要为你的包选择一个名称，并选择一个位置来保存你的包。
- 添加函数：你可以在R目录中添加你的函数。每个函数通常都会有自己的R文件。
- 添加文档：你可以为你的函数添加文档。在RStudio中，你可以使用Roxygen注释来添加文档。例如，你可以在你的函数上方添加一些注释，如
#' @param x This is a parameter，然后使用”Tools” -> “Project Options” -> “Build Tools” -> “Generate documentation with Roxygen”来生成文档。 - 添加数据：如果你的包包含数据，你可以将数据添加到data目录中。
- 检查你的包：在你的包完成后，你应该检查你的包是否有任何错误。你可以通过点击”Build” -> “Check”来检查你的包。
- 构建和安装你的包：最后，你可以构建和安装你的包。你可以通过点击”Build” -> “Install and Restart”来构建和安装你的包。
以上就是使用RStudio开发R包的基本步骤。在开发过程中，你可能还需要添加测试，处理依赖关系，以及其他更高级的任务。但是，这些基本步骤应该能帮助你开始开发你的第一个R包。