为何需用data()加载datasets包数据？mtcars实例解析

为什么要显式调用data(mtcars)加载？ #

• 提升代码可读性：写代码时明确调用data()，能让其他看代码的人立刻明白你用到了这个内置数据集，不用猜“这个mtcars是从哪冒出来的”，尤其是多人协作或者写可复用脚本的时候，这点很重要。
• 避免环境变动引发的问题：虽然datasets包默认在搜索路径里，但如果有人调整了搜索路径（比如临时移除了datasets），或者在自定义的隔离环境里跑代码，直接访问包环境里的promise可能会报错。显式加载后，数据集会被放到全局环境（或者你指定的环境），稳定性更强。
• 保证数据集的独立性：包环境里的mtcars在首次访问时才会实例化，但如果有人（不规范地）修改了包环境里的这个数据集，你直接访问就会拿到改动后的版本。显式加载到全局环境的是一个独立副本，不会受包环境里变动的影响。

不显式加载会有哪些操作限制？ #

• 无法自由修改数据集：直接操作包环境里的mtcars，比如执行mtcars$new_col <- 1，会触发报错——因为R的包环境默认是锁定的，不允许修改。而显式加载到全局环境后，你可以随便改这个副本，不会影响原包中的数据集。
• 环境相关检测操作失效：比如用ls()查看当前全局环境的对象时，不会显示mtcars（它在包环境里）；如果你的代码需要判断某个数据集是否在当前环境存在，直接访问包环境的promise会导致判断错误。
• 调试溯源更麻烦：当你要查这个数据集的来源或者修改记录时，包环境里的promise没有在全局环境的加载痕迹，调试时得额外排查搜索路径；而显式加载的数据集在全局环境里，溯源一步到位。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者cloudscomputes