在用户定义的 R 函数中使用现有函数 [即 max()] 创建变量

Question

如果这是一个重复的问题，我很抱歉，但我找不到任何我能理解的答案。

我正在尝试制作一个简单的用户定义函数（我的第一次尝试），以便更轻松地探索更大的数据集。数据具有这种基本形式。

ID <- c("A","A","A","A","A","B","B","B","B","B")
x <- seq(1:10)
y <- sample(1:100, 10)
z <- sample(1:100, 10)
data <- data.frame(x,y,z)

这是一个有效的简单功能，但只是部分有效。简而言之，我希望能够在函数中指定 ID，并为与该 ID 关联的数据制作一个 2 变量散点图：

summary_plot("A")

summary_plot <- function(ID_code) {
plot(data$x[data$ID==ID_code],data$y[data$ID==ID_code], xlim=c(0,10))
points(data$x[data$ID==ID_code],data$z[data$ID==ID_code], col="red")

如您所见，我首先绘制变量 y，然后添加变量 z 的点。问题是，有时 y 轴上变量 y 的数据范围超出了第一个图的范围（对于 x 来说不是问题，因为它有固定的范围）。

我的粗略解决方案是使用 max() 函数找到两个值的最大值，并将第一个图的 ylim 设置为该值，m。

summary_plot <- function(ID_code) {

max_y <- max(data$y[data$ID==ID_code]) ## max of y
max_z <- max(data$z[data$ID==ID_code]) ## max of z
maximum <- c(as.numeric(max_y),as.numeric(max_z)) # both in a vector
m <- (as.numeric(max(maximum))) #find the higher max

plot(data$x[data$ID==ID_code],data$y[data$ID==ID_code], xlim=c(0,10))
points(data$x[data$ID==ID_code],data$z[data$ID==ID_code], col="red", ylim=c(0,m)
}

所有这些代码在控制台中都可以正常工作，但在我执行该函数时什么也不做。该图已创建，但未指定 y 值。当我检查时，m 的值我得到 'Error: object 'm' not found'

如果有人能解释为什么这不起作用的基本原理，并提出解决方法，我将不胜感激。

提前致谢！

肖恩

Answer 1

我认为您的代码中只是有一些拼写错误，而您的代码逻辑基本上没有错。看起来您忘记关闭函数中点的括号，并且忘记在数据框中包含 ID 变量。这是修改后的代码。看看这是不是你想要的：

set.seed(45)

ID <- c("A","A","A","A","A","B","B","B","B","B")
x <- seq(1:10)
y <- sample(1:100, 10)
z <- sample(1:100, 10)
data <- data.frame(x,y,z,ID)

summary_plot<-function(ID_code){
  max_y <- max(data$y[data$ID==ID_code]) ## max of y
  max_z <- max(data$z[data$ID==ID_code]) ## max of z
  maximum <- c(as.numeric(max_y),as.numeric(max_z)) # both in a vector
  m <- as.numeric(max(maximum)) #find the higher max
  print(m)
  plot(data$x[data$ID==ID_code],data$y[data$ID==ID_code], xlim=c(0,10))
  points(data$x[data$ID==ID_code],data$z[data$ID==ID_code], col="red", ylim=c(0,m))
}
  
summary_plot("A")

看起来像这样

Answer 2

这是一个更简单的函数版本。在ID_code 上设置一个子集，只需在开头一次就可以让一切变得更简单、更易读。
并且在绘图打开时设置 ylim 将使 y 轴以给定值开始和结束，设置它们之后没有效果。

summary_plot<-function(ID_code){
  d <- data[data$ID == ID_code, ]
  max_y <- max(d$y)           # max of y
  max_z <- max(d$z)           # max of z
  maximum <- c(max_y, max_z)  # both in a vector
  m <- max(maximum)           # find the higher max
  plot(d$x, d$y, xlim = c(0, 10), ylim = c(0, m))
  points(d$x, d$z, col = "red")
  m                           # return m
}

summary_plot("A")