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也許這只是我，但我總是發現str不盡人意。它通常過於冗長，但在許多場合並沒有很多信息。替代'str（）`R
事實上，我很喜歡的功能（?str）的描述：
緊顯示的R對象
的內部結構並且特別
在理想情況下該位，每個「基本」結構只顯示一行。
只有這樣，在很多情況下，默認的str實現根本沒有公正的描述。
好的，假設它對data.frame s有效。
library(ggplot2)
str(mpg)
> str(mpg)
Classes ‘tbl_df’, ‘tbl’ and 'data.frame': 234 obs. of 11 variables:
$ manufacturer: chr "audi" "audi" "audi" "audi" ...
$ model : chr "a4" "a4" "a4" "a4" ...
$ displ : num 1.8 1.8 2 2 2.8 2.8 3.1 1.8 1.8 2 ...
$ year : int 1999 1999 2008 2008 1999 1999 2008 1999 1999 2008 ...
$ cyl : int 4 4 4 4 6 6 6 4 4 4 ...
$ trans : chr "auto(l5)" "manual(m5)" "manual(m6)" "auto(av)" ...
$ drv : chr "f" "f" "f" "f" ...
$ cty : int 18 21 20 21 16 18 18 18 16 20 ...
$ hwy : int 29 29 31 30 26 26 27 26 25 28 ...
$ fl : chr "p" "p" "p" "p" ...
$ class : chr "compact" "compact" "compact" "compact" ...
然而，對於一個data.frame它不是我想要的信息。例如，除了類別之外，它顯示NA值的數目和唯一值的數目將是非常有用的。
但是對於其他對象，它很快變得難以管理。例如：
gp <- ggplot(mpg, aes(x = displ, y = hwy)) +
geom_point()
str(gp)
> str(gp)
List of 9
$ data :Classes ‘tbl_df’, ‘tbl’ and 'data.frame': 234 obs. of 11 variables:
..$ manufacturer: chr [1:234] "audi" "audi" "audi" "audi" ...
..$ model : chr [1:234] "a4" "a4" "a4" "a4" ...
..$ displ : num [1:234] 1.8 1.8 2 2 2.8 2.8 3.1 1.8 1.8 2 ...
..$ year : int [1:234] 1999 1999 2008 2008 1999 1999 2008 1999 1999 2008 ...
..$ cyl : int [1:234] 4 4 4 4 6 6 6 4 4 4 ...
..$ trans : chr [1:234] "auto(l5)" "manual(m5)" "manual(m6)" "auto(av)" ...
..$ drv : chr [1:234] "f" "f" "f" "f" ...
..$ cty : int [1:234] 18 21 20 21 16 18 18 18 16 20 ...
..$ hwy : int [1:234] 29 29 31 30 26 26 27 26 25 28 ...
..$ fl : chr [1:234] "p" "p" "p" "p" ...
..$ class : chr [1:234] "compact" "compact" "compact" "compact" ...
$ layers :List of 1
..$ :Classes 'LayerInstance', 'Layer', 'ggproto' <ggproto object: Class LayerInstance, Layer>
aes_params: list
compute_aesthetics: function
compute_geom_1: function
compute_geom_2: function
compute_position: function
compute_statistic: function
data: waiver
draw_geom: function
geom: <ggproto object: Class GeomPoint, Geom>
aesthetics: function
default_aes: uneval
draw_group: function
draw_key: function
draw_layer: function
draw_panel: function
extra_params: na.rm
handle_na: function
non_missing_aes: size shape
parameters: function
required_aes: x y
setup_data: function
use_defaults: function
super: <ggproto object: Class Geom>
geom_params: list
inherit.aes: TRUE
layer_data: function
map_statistic: function
mapping: NULL
position: <ggproto object: Class PositionIdentity, Position>
compute_layer: function
compute_panel: function
required_aes:
setup_data: function
setup_params: function
super: <ggproto object: Class Position>
print: function
show.legend: NA
stat: <ggproto object: Class StatIdentity, Stat>
compute_group: function
compute_layer: function
compute_panel: function
default_aes: uneval
extra_params: na.rm
non_missing_aes:
parameters: function
required_aes:
retransform: TRUE
setup_data: function
setup_params: function
super: <ggproto object: Class Stat>
stat_params: list
subset: NULL
super: <ggproto object: Class Layer>
$ scales :Classes 'ScalesList', 'ggproto' <ggproto object: Class ScalesList>
add: function
clone: function
find: function
get_scales: function
has_scale: function
input: function
n: function
non_position_scales: function
scales: list
super: <ggproto object: Class ScalesList>
$ mapping :List of 2
..$ x: symbol displ
..$ y: symbol hwy
$ theme : list()
$ coordinates:Classes 'CoordCartesian', 'Coord', 'ggproto' <ggproto object: Class CoordCartesian, Coord>
aspect: function
distance: function
expand: TRUE
is_linear: function
labels: function
limits: list
range: function
render_axis_h: function
render_axis_v: function
render_bg: function
render_fg: function
train: function
transform: function
super: <ggproto object: Class CoordCartesian, Coord>
$ facet :List of 1
..$ shrink: logi TRUE
..- attr(*, "class")= chr [1:2] "null" "facet"
$ plot_env :<environment: R_GlobalEnv>
$ labels :List of 2
..$ x: chr "displ"
..$ y: chr "hwy"
- attr(*, "class")= chr [1:2] "gg" "ggplot"
Whaaattttt ???發生了什麼「緊湊顯示」。這不是緊湊的！
它可能更糟，瘋狂的可怕，例如，對於S4對象。如果你想試試這個：
library(rworldmap)
newmap <- getMap(resolution = "coarse")
str(newmap)
我不會在這裏發佈輸出，因爲它太多了。它甚至不適合控制檯緩衝區！
你怎麼能理解這種非緊湊型顯示器的對象的內部結構？這只是太多的細節，你很容易迷路。或者至少我是。
好吧，好的。之前有人告訴我，嘿結帳?str和調整的論點，這就是我所做的。當然它可以變得更好，但我仍然對str感到失望。
我已經得到了最好的解決方案是創建一個函數，這樣做
if(isS4(obj)){
str(obj, max.level = 2, give.attr = FALSE, give.head = FALSE)
} else {
str(obj, max.level = 1, give.attr = FALSE, give.head = FALSE)
}
這顯示緊湊對象的頂層結構。以上（S4對象）的SP對象的輸出變得更加富有洞察力
Formal class 'SpatialPolygonsDataFrame' [package "sp"] with 5 slots
[email protected] data :'data.frame': 243 obs. of 49 variables:
[email protected] polygons :List of 243
.. .. [list output truncated]
[email protected] plotOrder :7 135 28 167 31 23 9 66 84 5 ...
[email protected] bbox :-180 -90 180 83.6
[email protected] proj4string:Formal class 'CRS' [package "sp"] with 1 slot
所以，現在你可以看到有5層頂層結構，並且可以進一步單獨調查他們。
以上的ggplot對象類似，現在你可以看到
List of 9
$ data :Classes ‘tbl_df’, ‘tbl’ and 'data.frame': 234 obs. of 11 variables:
$ layers :List of 1
$ scales :Classes 'ScalesList', 'ggproto'
$ mapping :List of 2
$ theme : list()
$ coordinates:Classes 'CoordCartesian', 'Coord', 'ggproto'
$ facet :List of 1
$ plot_env :
$ labels :List of 2
雖然這是好多了，我還是覺得它可能會更加有見地。所以，也許有人會有同樣的感受，並且創建了一個功能更豐富，功能更強大，並且仍然緊湊地顯示信息的功能。任何人？
我認爲問題是R使得用任意級別的嵌套定義新結構（S3，S4，R6，原型，自定義類等）變得如此簡單，很難做出默認的' str'對於所有情況都適用，尤其是當許多特殊類不需要定義一個有用的'str'時。儘管你可以自由地重新定義更好的方法，並且由於它只是一個副作用函數，所以你不可能破壞顯示以外的其他東西。我遇到了gtable的一個問題（錯誤），並定義了['str.gtable'以滿足我的需要]（https://github.com/baptiste/gridextra/blob/master/R/gtable.r#L12）。 – baptiste
要考慮的另一件事是來自dplyr的glimpse（）。 – joran
當我想查看模型對象的內容時，我使用'names'，並查看模型函數及其相關彙總函數的幫助頁面。我想你可以構建某種基於類的調度機制，當我得到'Hmisc :: describe（obj）'數據框的結果時，它給出了我最喜歡的一組摘要統計信息，而對於更復雜的列表則使用了'names（obj）'。 –