一. 条件语句

编程中要实现分支结构，就需要用到条件语句。

R语言中的条件语句的一般格式为：

(1) 一个分支

if(条件) {
  执行体
}

(2) 两个分支

if(条件) {
  执行体1
} else {
  执行体2
}

例如，实现计算 $x$ 的绝对值功能：

if(x < ) {
  y = -x
} else {
  y = x
}

(3) 更多分支

if(条件1) {
  执行体1
} else if(条件2) {
  执行体2
} else {
  执行体n
}

注：中间可以有任意多个 else if 块。多个分支的意思是，若满足“条件1”，则执行“执行体1”；其它的若满足“条件2”，则执行“执行体2”；......其它的，执行“执行体n”。要特别注意：分支的本意就是，不同分支之间不存在交叉（重叠）。

例如，实现将百分制分数转化为五级制分数：

if(score >= 90) {
  res = "优"
} else if(score >= 80) {
  res = "良" 
} else if(score >= 70) {
  res = "中"
} else if(score >= 60) {
  res = "及格"
} else {
  res = "不及格"
}

注意：若先写>=60，结果就不对了。

二. 自定义函数

1. 什么是自定义函数

编程中的函数，是用来实现某个功能，其一般形式为：

(返回值1，..., 返回值m) = 函数名(输入1, ..., 输入n)

你只要把输入给它，它就能在内部进行相应处理，把你想要的返回值给你。

这些输入和返回值，在函数定义时，都要有固定的类型（模具）限制，叫做形参（形式上的参数）；在函数调用时，必须给它对应类型的具体数值，才能真正的去做处理，这叫做实参（实际的参数）。

所以，定义函数就好比创造一个模具，调用函数就好比用模具批量生成产品。

使用函数最大的好处，就是将实现某个功能，封装成模具，从而可以反复使用。这就避免了写大量重复的代码，程序的可读性也大大加强。

以前面的“百分制分数转化为五级制分数”为例，如果来一个百分制分数，就这样转化一次，10个学生分数，就得写100多行代码。所以有必要封装成一个函数。

2. R中自定义函数的语法

R语言中，自定义函数的一般格式为：

函数名 = function(输入1, ..., 输入n) {
  函数体
  return(返回值)
}

注：return并不是必须的，默认函数体最后一行的值作为返回值，也就是说“return(返回值)”完全可以换成“返回值”。

3. 怎么自定义一个函数

以“百分制分数转化为五级制分数”问题为例，我需要自定义一个函数，能够实现“把百分制分数转化为五级制分数”的功能。

基于前面函数的理解，

第一步，分析输入和输出，设计函数外形：

输入有几个，分别是什么，适合用什么数据类型存放；
输出有几个，分别是什么，适合用什么数据类型存放。

本问题，输入有1个：百分制分数，数值型；输出有1个：五进制分数，字符串

然后就可以设计自定义函数的外形：

Score_Conv = function(score) {
# 实现将一个百分制分数转化为五级分数
# 输入参数: score为数值型, 百分制分数
# 返回值: res为字符串型, 五级分数
...
}

注：函数名和变量可以随便起名，但是建议用有含义的单词。另外，为函数增加注释是一个好习惯。这些都是为了代码的可读性。

第二步，梳理功能的实现过程

拿一个具体的输入，比如76分，分析怎么到达对应的五级分数”良“。这依赖于对五级分数界限的选取，选定之后做分支判断即可实现，即前文的条件语句中的例子那样。

注：复杂的功能，就需要更耐心的梳理和思考甚至借助一些算法，当然也离不开代码片段的调试。

score = 76
if(score >= 90) {
  res = "优"
} else if(score >= 80) {
  res = "良" 
} else if(score >= 70) {
  res = "中"
} else if(score >= 60) {
  res = "及格"
} else {
  res = "不及格"
}
res

把一个具体的输入，调试通过，得到正确的返回值结果，这一步骤很有必要。

第三步，将第二步的代码封装到函数体

Score_Conv <- function(score) {
  if(score >= 90) {
    res = "优"
  } else if(score >= 80) {
    res = "良" 
  } else if(score >= 70) {
    res = "中"
  } else if(score >= 60) {
    res = "及格"
  } else {
    res = "不及格"
  }
  res
}

基本就是原样作为函数体放入函数，原来的变量赋值语句不需要了，只需要形参。

4. 调用函数

要调用自定义函数，需要选中并执行函数代码（加载到当前变量窗口），或者将函数保存为同名的 Score_Conv.R 文件，再执行source('Score_Conv.R')，效果是一样的。

然后就可以调用函数了，给它一个实参76，输出结果为”中“：

Score_Conv(76)

5. 向量化改进

我们希望自定义函数，也能处理向量输入，即输入多个百分制分数，能一下都转化为五级分数。这也是所谓的”向量化编程“思维，就是要习惯用向量（矩阵）去思考、去表达。

有两种方法：

（1）修改自定义函数

将输入参数设计为数值向量，函数体也要相应的修改，借助循环依次处理向量中的每个元素，就相当于再套一层 for 循环。

Score_Conv2 <- function(score) {
  n <- length(score)
  res <- vector("character", n)
  
  for(i in 1:n) {
    if(score[i] >= 90) {
      res[i] = "优"
    } else if(score[i] >= 80) {
      res[i] = "良" 
    } else if(score[i] >= 70) {
      res[i] = "中"
    } else if(score[i] >= 60) {
      res[i] = "及格"
    } else {
      res = "不及格"
    }
  }
  res
}

注：使用for 循环，建议提前为保存每次迭代结果设置好容器，效率更高，更多细节见

张敬信：【R语言】R语言中的循环zhuanlan.zhihu.com

调用函数测试，

scores <- c(35, 67, 78, 100)
Score_Conv2(scores)

（2）借助 apply 或 map 族

简单的循环语句，基本都可以改用 apply 或 map 族函数实现，其作用相当于是依次”应用（映射）“某函数，到向量的每个元素上。

也就是说，不需要修改原函数，直接就能实现向量化操作。

这里用更先进的 map 族，更多 apply 和 map族细节同样见前面的链接文章。

library(purrr)                   # 用map族函数，需要加载包

scores <- c(35, 67, 78, 100)
map(scores, Score_Conv)          # 映射成列表
map_chr(scores, Score_Conv)      # 映射成字符串向量

6. 处理多个返回值

若自定义函数需要有多个返回值，R语言的处理方法是，将多个返回值放入一个列表，再返回一个列表。

例如，自定义函数，实现计算一个数值向量的均值和标准差。

MeanStd <- function(x)
{
  mu <- mean(x)
  std  <- sqrt(sum((x-mu)^2) / (length(x)-1))
  list(mu=mu, std=std)
}

测试函数，

x <- c(2,6,4,9,12)
MeanStd(x)

7. 默认参数值

有时候需要为输入参数设置默认值。

以前面的计算数值向量的均值和标准差的函数为例。我们知道，标准差的计算公式有两种形式，一种是除以 $n-1$ , 一种是除以 $n$ . 此时，没有必要写两个版本的函数，只需要再增加一个指示参数，将用的多的版本设为默认即可。

MeanStd2 <- function(x, type=1) {
  mu <- mean(x)
  if(type==1) {
    std  <- sqrt(sum((x-mu)^2) / (length(x)-1))
  } else {
    std  <- sqrt(sum((x-mu)^2) / length(x))
  }  
  list(mu=mu, std=std)
}

测试函数，

x <- c(2,6,4,9,12)
MeanStd2(x)         # 同 MeanStd(x)
MeanStd2(x,2)

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【R语言】条件语句与自定义函数

一. 条件语句

二. 自定义函数

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