我应该在哪个环境中存储用户（和函数）应该能够修改的包数据？

Question

背景

我是要添加到CRAN的两个软件包的维护者。它们被拒绝是因为某些函数将变量赋给.GlobalEnv。现在我试图找到一种不同但又方便的方法来处理这些变量。

包

这两个包都属于Database of Odorant Responses, DoOR。我们在DoOR.data包中收集已发布的气味响应数据，DoOR.functions包中的算法将这些数据合并到一个共识数据集中。

预期功能

数据包包含预先计算的共识数据集。用户能够修改基础原始数据集（例如，添加他自己的数据集，删除一些......）并计算新的共识数据集。因此，函数必须能够访问修改后的数据集。

最简单的方法是将完整的包数据加载到.GlobalEnv（通过一个函数），然后在那里修改数据。对于用户来说，这也是直截了当的，因为他在“主要”环境中看到了相关的数据集。问题是写入用户环境是不好的做法，CRAN不会以这种方式接受包（可理解）。

我尝试过的事情

1. 仅将修改后的数据集分配到.GlobalEnv，非显式通过 parent.frame() - Hadley指出这仍然很糟糕，最后我们写入用户环境。
2. 仅将修改后的数据集写入专用的新环境door.env <- new.env()。
   1. door.env不在搜索路径中，因此函数
   会忽略其中的数据
   2. 将attach(door.env)放入搜索路径，据我所知，在搜索路径中创建了一个新环境，因此new.env()中的任何进一步编辑都会被函数忽略
   3. 在new.env中查看和编辑用户的数据很复杂，我宁愿找到一个用户不必学习环境处理的解决方案

所以底线，我尝试了所有解决方案，我最终在不同的环境中使用了多个数据集副本，我担心这会让我们打包的普通用户感到困惑（包括我:)）

希望有人知道在哪里存储数据，用户和功能都可以轻松访问。

编辑：数据存储为*.RData包中/ data下的DoOR.data个文件。我尝试使用LazyData = true来避免将所有数据加载到.GlobalEnv中。这很好用，带有操纵/更新数据的问题仍然存在。