问题 何时使用'with'功能，为什么它好？

with 是没有的函数的包装器 data 论据

有许多功能可以处理数据帧并采用 data 参数，以便每次引用列时都不需要重新键入数据框的名称。 lm， plot.formula， subset， transform 只是几个例子。

with 是一般目的 包装纸 让你使用任何函数，就好像它有一个数据参数。

使用 mtcars 数据集，我们可以使用或不使用data参数来拟合模型：

# this is obviously annoying
mod = lm(mtcars$mpg ~ mtcars$cyl + mtcars$disp + mtcars$wt)

# this is nicer
mod = lm(mpg ~ cyl + disp + wt, data = mtcars)

但是，如果（出于一些奇怪的原因）我们想找到 mean 的 cyl + disp + wt，有一个问题，因为 mean 没有类似的数据参数 lm 确实。这就是问题所在 with 地址：

# without with(), we would be stuck here:
z = mean(mtcars$cyl + mtcars$disp + mtcars$wt)

# using with(), we can clean this up:
z = with(mtcars, mean(cyl + disp + wt))

包皮 foo() 在 with(data, foo(...)) 让我们使用任何功能 foo  仿佛 它有一个 data 参数 - 也就是说我们可以使用不带引号的列名，防止重复 data_name$column_name 要么 data_name[, "column_name"]。

什么时候用 with

使用 with 以交互方式和R脚本保存输入并使代码更清晰。您需要为单个命令重新键入数据框名称的频率越高（数据帧名称越长！），使用的好处就越大 with。

另请注意 with 不限于数据帧。从 ?with：

对于默认值 with 方法，这可以是环境，列表，数据框或整数，如 sys.call。

我不经常使用环境，但是当我这样做时，我找到了 with 非常便利。

当您只需要一行结果时

正如@Rich Scriven在评论中所说， with 当你需要使用类似的结果时，它会非常有用 rle。如果你只需要一次结果，那就是他的榜样 with(rle(data), lengths[values > 1]) 让你使用 rle(data) 结果匿名。

何时避免 with

当有 是 一个 data 论据

很多功能都有 data 当你调用它时，参数使用它不仅仅是更简单的语法。大多数建模功能（如 lm），以及其他许多人（ggplot！）用提供的东西做很多事情 data。如果你使用 with  代替 一个 data 参数，您将限制可用的功能。 如果有的话 data 论证，使用 data 争论，不是 with。

添加到环境中

在上面的例子中，结果被分配给了全球环境（bar = with(...)）。做作业 内 列表/环境/数据，你可以使用 within。 （如果是 data.frames， transform 也很好。）

在包中

不要用 with在R包中。有一个警告 help(subset) 这也适用于 with：

警告 这是一种便于交互使用的便利功能。对于编程，最好使用标准的子集函数 [特别是论证子集的非标准评估可能会产生意想不到的后果。

如果你使用构建R包 with，当你检查它时，你可能会得到关于使用没有可见绑定的变量的警告或注释。这将使CRAN无法接受包。

替代品 with

不要用 attach

许多（大多数是过时的）R教程使用 attach 避免通过使列可供全局环境访问来重新键入数据框名称。 attach 被广泛认为是不好的做法，应该避免。附加的主要危险之一是，如果单独修改数据列，则数据列可能会变得不同步。 with 避免这个陷阱，因为它一次调用一个表达式。 Stack Overflow上有很多很多问题，其中新用户正在关注旧教程并因此而遇到问题 attach。简单的解决方案始终如一 不要用 attach。

运用 with 所有的时间似乎都太重复了

如果您正在执行许多数据操作步骤，您可能会发现自己开始使用每行代码 with(my_data, ...。你可能会认为这种重复几乎和不使用一样糟糕 with。这俩 data.table 和 dplyr 软件包提供了非重复语法的高效数据操作。我鼓励你学会使用其中一个。两者都有出色的文档。