Come interpretare il messaggio r: i seguenti oggetti sono nascosti

A volte potresti incontrare il seguente messaggio in R:

 The following objects are masked from 'package:stats':

    filter, lag

Questo messaggio viene visualizzato quando si carica un pacchetto in R che contiene funzioni che condividono nomi con funzioni già caricate da un altro pacchetto nell’ambiente corrente.

Ad esempio, supponiamo di caricare il pacchetto dplyr in R:

 library (dplyr)

Attaching package: 'dplyr'

The following objects are masked from 'package:stats':

    filter, lag

The following objects are masked from 'package:base':

    intersect, setdiff, setequal, union

Dal risultato possiamo osservare:

1. Le funzioni chiamate filter e lag sono nascoste dal pacchetto R stats.

• Se utilizziamo filter() o lag() nel nostro codice R, verranno utilizzate le funzioni filter() e lag() di dplyr poiché è il pacchetto caricato più di recente che contiene queste funzioni.

2. Le funzioni chiamate intersect , setdiff , setequal e union sono nascoste dal pacchetto R di base.

• Se utilizziamo intersect(), setdiff(), setequal() o union() nel nostro codice R, verranno utilizzate queste funzioni dplyr poiché è il pacchetto caricato più recentemente che contiene queste funzioni.

Come utilizzare le funzioni nascoste

Supponiamo che tu voglia utilizzare la funzione intersect() dal pacchetto R di base , ma al momento è nascosta perché esiste una funzione intersect() che esiste nel pacchetto dplyr caricato più di recente.

Per utilizzare esplicitamente la funzione intersect() da R base , è possibile utilizzare la seguente sintassi con i due punti doppi:

 base::intersect(x, y)

In pratica, probabilmente caricherai più pacchetti contemporaneamente nel tuo ambiente R.

Per assicurarti di utilizzare la funzione da un pacchetto desiderato, puoi sempre digitare il nome del pacchetto con due due punti davanti al nome della funzione.

Risorse addizionali

I seguenti tutorial spiegano come eseguire altre operazioni comuni in R:

Come interpretare l’output glm in R
Come interpretare i risultati ANOVA in R
Come gestire R Avviso: glm.fit: l’algoritmo non converge