R语言实际上是函数的集合，用户可以使用base，stats等包中的基本函数，也可以自己编写函数完成一定的功能。但是初学者往往认为编写R函数十分困难，或者难以理解。这里对如何编写R函数进行简要的介绍。


   函数是对一些程序语句的封装。换句话说，编写函数，可以减少人们对重复代码书写，从而让R脚本程序更为简洁，高效。同时也增加了可读性。一个函数往往完成一项特定的功能。例如，求标准差sd,求平均值，求生物多样性指数等。R数据分析，就是依靠调用各种函数来完成的。但是编写函数也不是轻而易举就能完成的，需要首先经过大量的编程训练。特别是对R中数据的类型，逻辑判别、下标、循环等内容有一定了解之后，才好开始编写函数。 对于初学者来说，最好的方法就是研究现有的R函数。因为R程序包都是开源的，所有代码可见。研究现有的R函数能够使编程水平迅速提高。

   R函数无需首先声明变量的类型，大部分情况下不需要进行初始化。一个完整的R函数，需要包括函数名称，函数声明，函数参数以及函数体几部分。

1. 函数名称，即要编写的函数名称，这一名称就作为将来调用R函数的依据。
2. 函数声明，包括 <- function, 即声明该对象的类型为函数。
3. 函数参数，这里是输入的数据，函数参数是一个虚拟出来的一个对象。函数参数所等于的数据，就是在函数体内部将要处理的值，或者对应的数据类型。 函数体内部的程序语句进行数据处理，就是对参数的值进行处理 ，这种处理只在调用函数的时候才会发生。函数的参数可以有多种类型。R help的界面对每个函数，及其参数的意义及所需的数据类型都进行了说明。
4. 函数体
常常包括三部分.
（1）. 异常处理
输入的数据不能满足函数计算的要求，或者类型不符， 这时候一定要设计相应的机制告诉用户，输入的数据在什么地方有错误。 错误又分为两种。
第一种， 如果输入的数据错误不是很严重，可以经过转换，变为符合处理要求的数据时， 此时只需要给用户一个提醒，告知数据类型不符，但是函数本身已经 进行了相应的转换。
第二种，数据完全不符合要求，这种情况下，就 要终止函数的运行，而告知因为什么，函数不能运行。这样，用户在 使用函数的情况先才不至于茫然。
（2）. 运算过程
包括具体的运算步骤。 运算过程和该函数要完成的功能有关。
R运算过程中，应该尽量减少循环的使用，特别是嵌套循环。R提供了 apply，replicate等一系列函数，来代替循环，应该尽量应用这些函数， 提高效率。 如果在R中实在太慢，那么核心部分只能依靠C或者Fortran 等语言编写，然后再用R调用这些编译好的模块，达到更高的效率。
运算过程中，需要大量用到if等条件作为判别的标准。if和while都是需要数据TRUE/FALSE这样的逻辑类型变量，这就意味着，if内部，往往是对条件的判别，例如 is.na, is.matrix, is.numeric等等，或者对大小的比较，如，if(x > 0)， if(x == 1)， if(length(x)== 3)等等。if后面，如果是1行，则花括号可以省略，否则就必须要将所有的语句都放在花括号中。这和循环是一致的。

例子1
## if与条件判断
fun.test <- function(a, b, method = "add"){
    if(method == "add") { ## 如果if或者for/while；
        res <- a + b ## 等后面的语句只有一行，则无需使用花括号。
}
    if(method == "subtract"){
        res <- a - b
    }
    return(res) ## 返回值
}
### 检验结果
fun.test(a = 10, b = 8, method = "add")
fun.test(a = 10, b = 8, method = "substract")
 
for循环有些时候是必须要用到的，for循环内部，往往需要用下标，访问数据内的一定元素，例如向量内的元素，这时候用方括号表示。一维的数据组合，或者数组，常常称为向量。二维的数据组合，往往称为矩阵，或者数据框。具体的访问方式主要是方括号内部有没有逗号的区别。for循环或者while循环有时候让人觉得比较困惑，可能需要专门的时间进行讲解。

例2
### for循环与算法
test.sum <- function(x)
{
    res <- 0 ### 设置初始值，在第一次循环的时候使用
    for(i in 1:length(x)){
        res <- res + x[i] ## 这部分是算法的核心，
##总是总右面开始计算，结果存到左边的对象
    }
    return(res)
}
 

### 检验函数
a <- c(1,2,1,6,1,8,9,8)
test.sum(a)
sum(a)
 
无论是什么样的函数，算法才是最关键的。往往需要巧妙得设计算法，让函数快捷高效。

（3）. 返回值。
返回值就是函数给出的结果。打个比方，编写一个函数，就像自己攒一个机器，例如现在攒好 一台豆浆机，该豆浆机要求输入大豆，输入的大豆就是参数， 返回的结果，就是豆浆。如果该豆浆机需要不停地输入大豆， 而不能产出豆浆，这样的机器就一定会被扔掉。函数也是一样的， 需要给出返回值。 R中默认的情况是将最后一句作为返回值。但是为了函数的可读性起见，应该尽量指名返回值。返回值用return()函数给出。 函数在内部处理过程中，一旦遇到return()，就会终止运行， 将return()内的数据作为函数处理的结果给出。
下面举例说明R函数的编写方法。

例3 计算标准差
sd2 <- function(x)
{
   # 异常处理，当输入的数据不是数值类型时报错
   if(!is.numeric(x)){
      stop("the input data must be numeric!\n")
   }
   # 异常处理，当仅输入一个数据的时候，告知不能计算标准差
   if(length(x) == 1){
      stop("can not compute sd for one number,
           a numeric vector required.\n")
   }
   ## 初始化一个临时向量，保存循环的结果，
   ## 求每个值与平均值的平方
   x2 <- c()
   ## 求该向量的平均值
   meanx <- mean(x)
   ## 循环
   for(i in 1:length(x)){
       xn <- x[i] - meanx
       x2[i] <- xn^2
   }
      ## 求总平方和
   sum2 <- sum(x2)
   # 计算标准差
   sd <- sqrt(sum2/(length(x)-1))
   # 返回值
   return(sd)
}
 
## 程序的检验
## 正常的情况
sd2(c(2,6,4,9,12))
## 一个数值的情况
sd2(3)
## 输入数据不为数值类型时
sd2(c("1", "2"))
 
这样，一个完整的函数就编写完成了。当然，实际情况下，函数往往更为复杂，可能要上百行。但是好的编程人员往往将复杂的函数编写成小的函数。以便于程序的修改和维护，即使其中出现错误，也很好修改。
再有就是编写R函数时一定要注意缩进，编辑器用Notepad++, TinnR, Rstudio等，同时用等距字体（如Consolas, Courier new等）和语法高亮显示。这样便于快速寻找到其中的错误。