我在 R 中有一个庞大而复杂的工作流程（大量初始输入、重新编码、合并、删除观察等），我在许多特定于每种输入类型、每个合并和数据操作步骤等的隔离函数中完成这项工作。现在只有最终的“分析数据集”被返回到全局环境中。
但是，我想编写一个记录数据组装过程的 knitr 文档，但是所有各种对象（数据帧/小标题）对于它们组装的函数都是本地的，我认为这是一个很好的实践。
选项似乎是：
我可以为全局环境生成大量临时数据对象，但这会使全局环境变得混乱，我想保持整洁
我可以将有趣的属性列表（N、合并成功信息、结构等）从函数返回到全局环境。有点整洁，但不是完全有效。
这显然是现在的一个新问题。我欢迎有关最佳前进方式的建议？
你考虑过使用knitr::spin吗？共有三种类型的注释用于定义最终文件的呈现方式。
#标准的 R 评论#'在行首将呈现为降价#+块选项通过编写 data-assembly.R 脚本，然后调用knitr::spin("data-assembly.R").html 文件，将生成可能提供所需详细信息的文件。
示例 data-assembly.R 文件：
#' # Data Assembly Process
#' This document provides details on the construction of the final analysis data
#' set.
#'
#' The namespaces needed for this work are:
#+ message = FALSE
library(tidyverse)
#' Our first step is to read in the data sets. For this example, we'll just use
#' the `mtcars` data set
mtcars
#' A summary of the `mtcars` data set is below
summary(mtcars)
#' Let's only use data records for cars with automatic transmissions
mt_am_cars <- dplyr::filter(mtcars, am == 1)
mt_am_cars
返回具有类属性的对象，并为这些类定义打印方法。在主文档中，打印对象。这是解决这个问题的标准 R 方法。