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maphyorg · 7 years ago

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Alteryx & R | 在Alteryx中使用R语言

随着Predictive Tools的安装，在已知的Alteryx宇宙中出现了最通用的工具之一， R Tool。 R工具可用于运行来自Alteryx Designer的任何R代码。 R工具附带一些特定于Alteryx的R包，允许您在工作流中无缝使用R工具，甚至创建基于R的宏。为了帮助您进行这些努力，我们开发了具有这些功能的R工具备忘单，您可以下载该备忘单。

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在��文中，我将更详细地回顾备忘单中包含的每个功能和信息。

R工具输入和输出

使用R工具最基本的组成部分是从R工具中读写数据。直��上，这是通过read.Alteryx()和write.Alteryx()函数来完成的。 «read.Alteryx()的第一个变量是您正在读入的连接号，以字符串形式编写(引号是必需的)。» 就像连接号码在设计器画布中的显示方式一样，语法规则在连接号码之前包含一个#。

您可以使用可选模式参数将数据以两种不同模式输入。默认情况下，数据将作为R数据帧( mode = ” data . frame ” )读入，但也可以作为列表( mode = ” list ” )读入数据，这对于引入空间对象非常有用。

read.Alteryx.First()和read.Alteryx.Next()函数允许您通过提供指定要读入的行数的参数来“分块”输入数据。将第一个数据块作为数据帧读取，看起来如下所示:

the.data <- read.Alteryx.First(“#1”, 5000, mode = “data.frame”)

你可以在read.Alteryx.Next()函数中使用循环读取剩余的数据。您需要明确循环的逻辑和停止标准。在R工具博客系列的”Concentra Introduction to the R Tool”的第一部分中，你可以阅读更多关于这方面以及将数据引入R工具的内容。

用write.Alteryx()函数完成从R工具中写出数据。这个函数中的两个参数是( 1 )你想写出的对象，以及( 2 )你想把它写到五个输出锚点中的哪一个。 anchor参数是数值型的，不应该有引号。

write.Alteryx(data.out, nOutput = 1)

读写R对象

流入和流出记录非常简单，但是要读入或流出R对象(比如，您在R中开发的模型)，您首先需要将对象转换为可以从Alteryx引擎传入和传出的格式。要将模型对象转换为Alteryx可以处理的格式，首先需要创建一个空白列表，然后将该对象保存为该列表的一部分。执行此操作的代码如下:

#首先，创建一个包含两个插槽的空白列表

the.obj <- vector(mode=”list”, length=2)

#将模型的名称，model . name，放在列表的第一个位置。

the.obj[[1]] <- c(model.name)

#将模型放在第二个插槽中

the.obj[[2]] <- list(the.model)

#为列表中的每个组件提供名称

names(the.obj) <- c(“Name”, “Object”)

现在可以使用write.Alteryx()函数安全地写出.obj对象！

如果您想要处理已经用这个方法序列化的对象，那么您需要寻找unserializeObject()函数。将对象作为字符类型提供给非序列化对象函数，它将返回一个可用的R对象。

Obj <- unserializeObject(as.character(model_df$Object))

写出图表

使用AlteryxGraph()函数可以从R工具中写出图表。您可以使用graphWHR()函数提供关于绘图大小和分辨率的详细说明。

graphWHR的第一个参数是英寸，可以设置为True或False，具体取决于您希望在其中指定的图形尺寸的单位。根据您将此设置为True或False，您将使用in.w和in.h或cm.w和cm.h来提供输出图的宽度和高度作为数值。未使用的参数应设置为NULL。分辨率可以设置为三个选项之一，“1x”、“2x”或“3x”。这些选项是96 PPI (每英寸像素)的倍数，1x = 96 PPI，2x = 192 PPI，3x = 288 PPI。当设置为equal TRUE时，print.high参数有效地将分辨率提高了3倍至6倍( 576 PPI )。

以下代码将为分辨率为288 PPI的4×4绘图创建参数。

WHR <- graphWHR(inches = “True”, in.w=4, in.h=4, resolution = “3x”, print.high = FALSE)

graphWHR的输出是一个包含最终宽度、高度和分辨率的列表，可以用作AlteryxGraph函数中的参数，这类似于write.Alteryx()函数定义要写入的绘图的输出锚点以及绘图的目标尺寸。

AlteryxGraph(1, width = WHR [1], height = WHR[2], res = WHR[3], pointsize = 9)

跟随此函数的绘图代码将被写入指定的锚点。

plot(c(1,2,3,4), c(1,2,3,4))

要确保没有令人讨厌的窗口弹出，或者无关的消息进入结果窗口，请使用invisible()包裹的dev.off()。

invisible(dev.off())

消息

现在你已经掌握了将数据移入和移出R工具的基本知识，你可以通过将消息写到Alteryx的结果窗口中将整个过程变得更美观。

AlteryxProgress()是一个很棒的函数，它允许你设置updates，使工具以25 % ( 0.25 )的增量完成代码运行。

AlteryxProgress(0.25)

Alteryx message允许您将完整的注释写入Alteryx结果窗口。这对于传递错误和警告很方便。您可以将msg.costs(messages consists)参数设置为四种不同的设置； msg.costs$INFO，(黑色)信息；msg.costs$WARNING，(黄色)警告；msg.costs$FIELD_CONVERSION_ERROR，(橙色)或msg.costs$ERROR(红色)。这里需要注意的是，这些设置，甚至错误，都不会阻止R代码尝试执行。这个函数只是用来传递信息。

priority.consts (priority consists)有三个选项； priority.consts$LOW, priority.consts$MEDIUM, and priority.consts$HIGH. 只有当R工具在当前运行的工作流的画布上可见时，低优先级才会显示在结果窗口中。如果R工具在画布上，或者在宏中，中等优先级会向结果窗口发送消息。无论R工具与工作流的关系如何，都会显示高优先级。

在这里，我们写了一个简短的代码——信息被设置为info，优先级被设置为低。

AlteryxMessage(“Hi, how are you?” , msg.costs$INFO, priority.consts$LOW)

如果确实要停止执行脚本，请选择stop.Alteryx()函数代替。在这里，我们写了一个特别无益的错误消息来停止代码。

stop.Alteryx(“IT’S BROKEN!” )

Alteryx使用的是哪个版本的R？

预测工具安装的R的基础版本随着不同的Alteryx版本而改变。 R版本会影响哪些软件包与您的R实例兼容，这可能会影响可用的函数或语法。编写代码最好是在与您打算在其中使用的版本相同的环境中。

您可以使用这个巧妙的函数轻松检查R的版本:

R.Version()$version.string

或者，参考备忘单中的图表。

界面工具和环境变量

您可以从R工具中访问三种类型的变量。它们是Question Constants, Engine Variables, 和User Variables. 将此信息输入R的语法对于所有三种类型都是相同的: three:%VariableType.<VariableName>%其中VariableType是变量的类型(问题常量、引擎变量或用户变量)，而<VariableName>是正在使用的特定变量的名称。这个值就是那个特定变量所代表的。

要通过接口工具获取信息，您可以使用以下代码:

%Question.InterfaceToolName%

可以在工具配置窗口的注释选项卡中找到并更改接口工具的名称。

我已经配置了这个复选框工具来询问用户这个工具是否棒极了。这是我写的代码。

if (‘%Question.ThisToolIsAwesome%’ == “False”){

stop.Alteryx(“You’re WRONG”)} else {

AlteryxMessage(“Proceed”, msg.costs$INFO, priority.consts$MEDIUM)}

元数据

您可能以前使用R工具时遇到过此错误。

传出连接1没有有效的元数据。运行工作流以生成有效的元数据。

将元数据传入和传出R工具需要与读入或写出数据分开进行。 metainfo函数仅在AlteryxFullUpdate = TRUE时起作用，其中AlteryxFullUpdate是R的全局变量，指示工作流是正在刷新还是正在执行其他操作(如正在运行或修改)。

if else语句与全局变量AlteryxFullUpdate配合良好，可以有条件地运行元信息函数。

if(AlteryxFullUpdate){Code if True}else{Code if False}

要流入连接输入的元数据，请使用read.AlteryxMetaInfo()函数，具有相应的连接字符串值(例如， “# 1”)。

要从R工具中写出元数据，请使用write.AlteryxAddFieldMetaInfo()函数。默认情况下，此函数只写出单个列的元数据。此函数的��一个参数是要向其传递元数据的输出锚点的编号。此函数有一系列可选参数，允许您向下游传递不同的元数据。可以使用名称、字段类型、大小、比例、来源和描述的任意组合。有关详细信息，请参见R工具帮助文档Update/MetaInfo >Optional Parameters。

write.AlteryxGraphMetaInfo()将绘图元数据从R工具流出到指定的锚点。

此功能的一个超级基本的用途可能如下所示:

if(AlteryxFullUpdate){

write.AlteryxAddFieldMetaInfo(nOutput = 1, name = “One”, fieldType = “Double”)

}else{

One <- c(1,2,3,4)

write.Alteryx(data.frame(One),1)}

根据AlteryxFullUpdate是真还是假，此代码将有条件地推出元数据或写出实际输出数据。

如果你想看更多，关于R工具的MetaInfo有一篇很棒的Interworks博客文章。

安装软件包

关于R的一个非常酷的事情是社区开发的软件包。 R包是用户创建的函数集合。如果你需要一个特定的统计功能(或者任何类型的功能)，很可能已经有一个R包可以满足你的需求。从R工具安装软件包时，请确保指定repository选项，否则安装将失败。

install.packages(“pkg”, repos = “https://ift.tt/2wbYa6c)

另外，以下函数将有条件地安装软件包，具体取决于它们是否已经存在于R库中。这对于构建要共享的使用了R代码的宏或工作流很有用，因为它只会在第一次使用该工具时安装软件包。

cond.install <- function(package.name){

options(repos = “https://ift.tt/2wbYa6c) #set repo

#check for package in library, if package is missing install

if(package.name%in%rownames(installed.packages())==FALSE) {

install.packages(package.name)}else{require(package.name, character.only = TRUE)}}

现在你只需要为脚本所需的任何包调用这个函数。

cond.install(“dplyr”)

为Alteryx开发R代码

在R工具中开发代码可能具有挑战性，我知道许多人更喜欢在他们选择的IDE中开发。有一个名为jeeves的R包，可以帮助你在Alteryx之外开发Alteryx R工具的代码。参考资料可以在Github : https://github.com/alteryx/jeeves找到

下面的代码可以帮助你安装它！您可以从Github安装软件包二进制文件。

install.packages(“jeeves”, repos = ‘http://Alteryx.github.io/jeeves’)

或者下载软件包并从源代码中构建它。

devtools::install_github(“Alteryx/jeeves”)

我们希望你能��现这张备忘单对你未来所有的R工具冒险都很有用！

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