R：将参数从包装函数传递到内部函数答案

【问题标题】：R: Passing parameters from a wrapper function to internal functionsR：将参数从包装函数传递到内部函数
【发布时间】：2012-07-30 21:24:14
【问题描述】：

我对这个功能不起作用并不感到惊讶，但我不太明白为什么。

computeMeans <- function(data,dv,fun) {
    x <- with(data,aggregate(dv,
        list(
            method=method,
            hypo=hypothesis,
            pre.group=pre.group,
            pre.smooth=pre.smooth
        ),
        fun ) )
    return(x)
}

computeMeans(df.basic,dprime,mean)

其中df.basic 是一个数据框，其中包含method、hypothesis 等因子和几个因变量（我使用dv 参数dprime 指定一个）。

我有多个因变量和几个相同形式的数据框，所以我想编写这个小函数来保持“简单”。我得到的错误是：

Error in aggregate(dv, list(method = method, hypo = hypothesis, 
pre.group = pre.group,  : 
    object 'dprime' not found

但 df.basic 中确实存在 dprime，它被 with() 引用。谁能解释这个问题？谢谢！

编辑：这是 R 编程语言。 http://www.r-project.org/

【问题讨论】：

这是哪种编程语言？
R, r-project.org（抱歉，我以为我标记了它。感谢您的编辑）。
给我们看看df.basic 与dput(head(df.basic)) 的样子

标签： r function parameters

【解决方案1】：

虽然dprime 存在于df.basic 中，但当您在computeMeans 中调用它时，它不知道您指的是什么，除非您明确引用它。

computeMeans(df.basic,df.basic$dprime,mean)

会起作用的。

【讨论】：

啊，这是一个好点。谢谢！抱歉，我猜这是一个愚蠢的问题。
@ChrisCox -- 这不是一个愚蠢的问题！正如@Michael 所暗示的那样，“问题”实际上与with() 的工作方式有关。（这就是为什么以编程方式使用with() 通常是不好的做法）。试试下面看看（感谢惰性评估）实际上dprime 不需要在computeMeans() 的环境中可用：computeMeans <- function(a,b) a; computeMeans(9, dprime)。

【解决方案2】：

或者

computeMeans <- function(data,dv,fun) {
    dv <- eval(substitute(dv), envir=data)
    x <- with(data,aggregate(dv,
        list(
            method=method,
            hypo=hypothesis,
            pre.group=pre.group,
            pre.smooth=pre.smooth
        ),
        fun ) )
    return(x)
}

您可能认为由于 dv 在with(data, (.)) 调用中，它会在data 的环境中进行评估。它不是。

当一个函数被调用时，参数被匹配，然后每个正式的论点绑定到一个承诺。当时的表情为该形式参数和指向环境的指针给出调用的函数存储在 Promise 中。

在访问该参数之前，没有任何值与承诺。访问参数时，存储的表达式为在存储环境中求值，并返回结果。这结果也被 promise 保存。

source

因此，Promise 会在创建它的环境（即调用函数的环境）内进行评估，而与第一次调用 Promise 的环境无关。观察：

delayedAssign("x", y)
local({
    y <- 10
    x
})  
Error in eval(expr, envir, enclos) : object 'y' not found

w <- 10
delayedAssign("z", w)
local({
    w <- 11
    z
})
[1] 10

请注意，delayedAssign 创建了一个承诺。在第一个示例中，x 通过全局环境中的承诺分配了 y 的值，但 y 尚未在全局环境中定义。 x 在已定义 y 的环境中调用，但调用 x 仍会导致错误，指示 y 不存在。这表明 x 是在定义 promise 的环境中评估的，而不是在其当前环境中。

在第二个例子中，z 通过全局环境中的 promise 被赋予 w 的值，并且 w 是在全局环境中定义的。然后在 w 被分配了不同值的环境中调用 z，但 z 仍然返回创建 promise 的环境中 w 的值。

【讨论】：

【解决方案3】：

将dprime 参数作为字符串传递将允许您回避@Michael 的回答中讨论的涉及范围界定和评估规则的任何考虑：

computeMeans <- function(data, dv, fun) {
    x <- aggregate(data[[dv]],
        list(
            method = data[["method"]],
            hypo = data[["hypothesis"]],
            pre.group = data[["pre.group"]],
            pre.smooth = data[["pre.smooth"]]
        ),
        fun )
    return(x)
}
computeMeans(df.basic, "dprime", mean)

【讨论】：