为什么不build议在R中使用attach（），我应该使用什么呢？
假设我们有一个数据框x ，其中包含列job和income 。 参考框架中的数据通常需要命令x$job用于job列中的数据， x$income用于income列中的数据。
但是，使用attach(x)命令可以在引用相同的数据时删除数据框的名称和$符号。 因此， x$job变成job ， x$income变成R代码中的income 。
问题在于R中的许多专家build议在R编码时不要使用attach()命令。
这主要是什么原因？ 应该用什么来代替？
何时使用它：
当我想要在大多数统计软件包（例如Stata，SPSS）中同时使用一个矩形数据集的环境时，使用attach() 。
何时不使用它：
然而，如果你有几个不同的数据集，特别是如果你实际上使用R作为一个粗糙的关系数据库的时候，代码就变得非常混乱，代码很快就变得不可读了，在这个数据库中，不同的矩形数据都与当前的问题相关，匹配来自不同矩形的数据的各种方式，具有相同名称的variables。
with()函数或许多函数的data=参数是attach()诱惑的许多实例的绝佳select。
不使用attach另一个原因是：它只允许访问数据框的列的值以便读取（访问），并且与附加时相同。 这不是该列当前值的简写。 两个例子：
> head(cars) speed dist 1 4 2 2 4 10 3 7 4 4 7 22 5 8 16 6 9 10 > attach(cars) > # convert stopping distance to meters > dist <- 0.3048 * dist > # convert speed to meters per second > speed <- 0.44707 * speed > # compute a meaningless time > time <- dist / speed > # check our work > head(cars) speed dist 1 4 2 2 4 10 3 7 4 4 7 22 5 8 16 6 9 10
即使分配了speed和speed ，也不会对cars数据集进行更改。
如果明确分配回数据集…
> head(cars) speed dist 1 4 2 2 4 10 3 7 4 4 7 22 5 8 16 6 9 10 > attach(cars) > # convert stopping distance to meters > cars$dist <- 0.3048 * dist > # convert speed to meters per second > cars$speed <- 0.44707 * speed > # compute a meaningless time > cars$time <- dist / speed > # compute meaningless time being explicit about using values in cars > cars$time2 <- cars$dist / cars$speed > # check our work > head(cars) speed dist time time2 1 1.78828 0.6096 0.5000000 0.3408862 2 1.78828 3.0480 2.5000000 1.7044311 3 3.12949 1.2192 0.5714286 0.3895842 4 3.12949 6.7056 3.1428571 2.1427133 5 3.57656 4.8768 2.0000000 1.3635449 6 4.02363 3.0480 1.1111111 0.7575249
在计算time中引用的dist和speed是原始（未转换的）值; 附加cars$speed时的cars价值cars$dist和cars$speed 。
我认为使用attach没有任何问题。 我自己不使用它（然后，我喜欢动物，但不要保留任何东西）。 当我想到attach ，我认为是长期的。 当然，当我使用脚本的时候，我知道它在里面和外面。 但在一个星期的时间，一个月或一年的时间，当我回到脚本时，我发现search某个variables来自哪里的开销太大，太贵了。 很多方法都有data参数，使得调用variables非常容易（sensu lm(x ~ y + z, data = mydata) x〜y lm(x ~ y + z, data = mydata) ）。 如果不是的话，我觉得这个用法让我满意。
简而言之，在我的书中，对于简短的快速数据探索，附加是可以的，但为了开发我或其他人可能想要使用的脚本，我尽量保持我的代码可读性（并且可以转移）。
如果多次执行附加（数据），例如5次，则可以看到（在search（）的帮助下）您的数据已经在工作空间环境中附加了5次。 所以，如果你去附加（分离（数据））一次，环境中仍然会有“数据”出现4次。因此，使用（）/ within（）是更好的select。 他们帮助创build一个包含该对象的本地环境，您可以使用它而不会产生任何混淆。
