Wie definieren die Attribute einer Variablen in R?

Alternativ zur Benutzung attributes (siehe die Antwort von @CathG) können Sie attr. Die ersten arbeiten auf NULL Objekte, aber die zweite nicht. Wenn Sie die Arbeit mit R-Parametern, die Sie haben, zu erinnern, gibt es nicht eine einfache, wie Sie Aussehen, und können einige interessante Nebenwirkungen. Kurzes Beispiel:

> x <- 1:10
> class(x)
[1] "integer"
> x
 [1]  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10

So weit So gut. Jetzt legen wir dim Attribut

> attr(x, 'dim') <- c(2, 5)
> class(x)
[1] "matrix"
> x
     [,1] [,2] [,3] [,4] [,5]
[1,]    1    3    5    7    9
[2,]    2    4    6    8   10

class Attribut ist grundlegender Bestandteil des S3 Klassen:

> foo <- list()
> foo
list()

Können sehen, was passiert, wenn wir das set-Attribut class als 'data.frame'

> attr(foo, 'class') <- 'data.frame'
> foo
data frame with 0 columns and 0 rows

oder wir können benutzerdefinierte Verhalten (BTW dieses Verhalten ist ein Grund, warum es besser ist zu vermeiden, die Punkte beim definieren von Funktionen):

> print.foo <- function(x) cat("I'm foo\n")
> attr(foo, 'class') <- 'foo'
> foo
I'm foo

Andere Attribute wie comment und names haben auch eine Besondere Bedeutung und Einschränkungen.
Take-away-Nachricht hier ist, müssen Sie ein wenig vorsichtig, wenn Sie arbeiten mit Parametern in der R., Eine einfache Idee, wie damit umzugehen ist die Verwendung von Präfixen als künstliche namespaces:

> x <- 1:10
> attr(x, 'zero323.dim') <- c(2, 5)
> class(x)
[1] "integer"
> x
[1]  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10
attr(, 'zero323.dim')
[1] 2 5

Meiner Meinung nach ist es besonders sinnvoll, wenn Sie die Verwendung von third-party-Bibliotheken. Die Verwendung der Attribute ist in der Regel schlecht dokumentiert, vor allem, wenn Sie für einige interne Aufgaben, und es ist ziemlich einfach einzuführen, einige schwer zu diagnostizieren bugs, wenn Sie in Konflikt stehenden Namen.