首先通过 count() 计算出各种 cut 的钻石各有多少个，存到名为 n 的列里，然后通过 mutate 计算出总和为1的占比。此时如果用 geom_col() 画图可以得出一个高度为1的堆积图。

library(tidyverse)

diamonds %>%
  count(cut) %>%
  mutate(p = n / sum(n)) %>%
  ggplot(aes("", p, fill = cut)) +
  geom_col() +
  scale_fill_brewer(type = "div")

再加以 coord_polar() 变换转换为极座标，就可以画出一张饼图了。在此基础上多叠加一层 geom_text() 就实现了百分比的显示，非常灵活。

diamonds %>%
  count(cut) %>%
  mutate(p = n / sum(n)) %>%
  mutate(labels = scales::label_percent(accuracy = 0.01)(n / sum(n))) %>%
  ggplot(aes("", p, fill = cut)) +
  geom_col() +
  geom_text(aes(label = labels), position = position_stack(0.5)) +
  coord_polar("y") +
  scale_fill_brewer(type = "div")

如果不想显示极座标轴和灰色背景，可以通过加上 theme_void() 来实现。对于重叠的文字则是可以用 ggrepel 打散，最终效果如图。

tidyr 本身就提供了 unnest() 系列函数，可以用于展开嵌套的数据结构。配合 fromJSON() 使用就可以实现 JSON 字段的展开。

library(tidyverse)
library(jsonlite)

spread_all <- function(data, cols) {
  data %>%
    mutate(across(all_of(cols), function(x)
      map(x, fromJSON))) %>%
    unnest_wider(all_of(cols))
}

# 用法
df %>%
  spread_all(c("x", "y"))

为了加速 JSON 的解析，我们可以引入 furrr 包来实现并发解析。

library(furrr)
# make future_map parallel
plan(multisession)

spread_all <- function(data, cols) {
  data %>%
    mutate(across(all_of(cols), function(x)
      future_map(x, fromJSON))) %>%
    unnest_wider(all_of(cols))
}

当要从一个很大的数据集中取子集进行分析，且不想生成中间状态的 csv 文件只用于快速生成报告时，你就需要用到 knitr 的缓存功能了。

knitr 默认的缓存就是 lazy 的，所以如果后面的代码只使用了这个子集的数据，直接在代码块上加上 cache = TRUE 配置就可以避免每次渲染都加载一次这个大数据集。如果这个代码块的数据和输出格式没有相关性的话，建议还加上 cache.path = "cache/" 这个配置，可以在切换输出格式的情况下也共用缓存。缓存的自动刷新条件可以用 cache.extra 控制，具体用法可参考 rmarkdown-cookbook 的文档。

然而，在数据集非常大的情况下，你可能会碰到 long vectors not supported yet 这个报错。这种情况下 knitr 默认的缓存机制已经不能满足需求了，我们需要更灵活的可以定制化的缓存。此时我们可以用 xfun::cache_rds() 来实现：

```{r res, cache.path = "cache/"}
res <- xfun::cache_rds({
  cars <- reda_csv(files)
  cars %>%
    filter(model = y)
}, name = "res.rds", hash = list(files, y))
```

xfun::cache_rds() 的第一个参数是要缓存的表达式，在首次执行完成后结果会被缓存并赋值给 res，再下一次执行时就可以直接从缓存中加载变量赋值给 res 了。

name 参数用于在非 knitr 环境（例如在 RStudio 中跑代码块）下和 knitr 环境复用同一个缓存文件，文件名需要和代码块的标签保持一致。注意还需要保证两种环境下 dir 参数一致，在 knitr 环境下 dir 参数默认值为 cache.path 的值，非 knitr 环境下默认为 cache/。这也是使用 xfun::cache_rds() 独有的优势，可以在 RStudio 的 notebook 环境下复用 knitr 的缓存。

hash 参数会影响缓存的文件名，所以一旦 hash 的内容发生变化就会重新计算，相当于 cache.extra。

这样就实现了跳过中间生成的大数据集 cars 直接缓存最终结果，非常方便。

Update (2022-04-22): 截至目前 RStudio 仍未支持在 R Notebook 环境下复用 knitr 缓存，见 rstudio/rstudio#9291。

如何将多个同样格式的 csv 文件合并读取到一个 tibble 里呢？很自然的会想到先用 read_csv() 分别读取每个文件，再用 reduce(rbind) 聚合到一起。这样确实能用，但对于大数据集来说性能很差。

readr 从 2.0.0 开始原生支持同时读取多个文件的功能，只需要把文件名字符串向量里传给 file 参数就行。实测在数据量很大的时候和 rbind 相比可以显著减少读取时间。这个功能在 readr 包的文档中没有描述，导致我走了不少弯路才发现 readr 原生就支持多文件读取。

另外 vroom 从 1.0.0 开始就原生支持了这个功能，用法一样不过 vroom 对于文件中的字符数据是懒加载的，在某些场景下可以提升性能。具体能否提升性能要看使用方式了，可以用 system.time({}) 实测一下。

micromamba

首先使用 MacPorts 安装 micromamba 到 $HOME/micromamba 并初始化 shell 配置。

sudo port install micromamba
micromamba shell init --shell=zsh --prefix=~/micromamba

执行完成后需要重开 shell 以加载 .zshrc，如果使用的 shell 不是 zsh 需要对应调整 --shell 参数。

此时 micromamba 已安装完成。如果不需要完整的 conda 功能，到这里就可以使用 micromamba 命令了。

mamba

为了兼容 conda 可以用 micromamba 安装 mamba 并重新初始化 shell 配置。

micromamba install mamba -n base -c conda-forge
mamba init zsh

重开一次 shell 之后就有完整的 mamba 环境了，可以运行 mamba 和 conda 命令，但 activate 命令还需要用 micromamba。

环境

除了安装 mamba 外，不建议使用 base 环境安装其他包。以下命令可以新创建一个名叫 sci 的环境并安装。

mamba create -n sci <list of packages>

如果觉得默认源包太少或太旧，可以启用 conda-forge 并设置为默认。源配置的调整建议在新环境创建前完成，否则依赖关系可能出问题。

conda config --add channels conda-forge
conda config --set channel_priority strict