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在R中使用lapply或with函数的用户定义函数中进行非标准评估

rfunctionlapplyevaluationdo.call
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我编写了一个ftable的包装器，因为我需要计算多个变量的频率和百分比的平面表格。由于类“formula”的ftable方法使用非标准评估，所以该包装器依赖于do.call和match.call来允许使用ftable的subset参数（更多细节请参见我的先前问题）。

mytable <- function(...) {
    do.call(what = ftable,
            args = as.list(x = match.call()[-1]))
    # etc
}

然而，我不能在 lapply 或 with 中使用这个包装器：

# example 1: error with "lapply"
lapply(X = warpbreaks[c("breaks",
                        "wool",
                        "tension")],
       FUN = mytable,
       row.vars = 1)

Error in (function (x, ...)  : object 'X' not found

# example 2: error with "with"
with(data = warpbreaks[warpbreaks$tension == "L", ],
     expr = mytable(wool))

Error in (function (x, ...)  : object 'wool' not found

这些错误似乎是由于未在正确的环境中评估match.call引起的。
由于这个问题与我的上一个问题密切相关，这里总结一下我的问题：
- 使用do.call和match.call的包装器无法与lapply或with一起使用。 - 不使用do.call和match.call的包装器无法使用ftable的subset参数。
以下是我的问题总结：
我该如何编写一个包装器，既可以使用ftable的subset参数，又可以与lapply和with一起使用？我有避免使用lapply和with的想法，但我希望理解并纠正这些错误，以提高我对R的了解。 lapply的错误是否与?lapply中的以下注释相关？
“由于历史原因，由lapply创建的调用未评估，并且已编写代码（例如，bquote）依赖于此。这意味着记录的调用始终采用FUN（X [ [i]]，...），其中i被当前（整数或双精度）索引替换。这通常不是问题，但如果FUN使用sys.call或match.call或者它是使用调用的原始函数，则可能会出现问题。这意味着通常更安全地使用包装器调用原始函数，以便例如需要确保正确发生is.numeric的方法分派的lapply(ll，function（x）is.numeric（x）)。”
@RLave 谢谢您的评论。我已经对我的问题进行了大量编辑。希望它有所帮助！ - Thomas
@Swolf 谢谢，但我还是得到了同样的错误。你呢？ - Thomas
我理解的是，您想将传递给 mytable 的所有参数传递到 ftable 中，这正确吗？ - divibisan
@divibisan 是的，完全正确！ - Thomas
3个回答
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使用match.call和lapply的问题在于，match.call返回传递给它的字面调用，而没有任何解释。为了看清楚发生了什么，请创建一个更简单的函数，该函数显示您的函数如何解释传递给它的参数：

最初的回答

match_call_fun <- function(...) {
    call = as.list(match.call()[-1])
    print(call)
}

当我们直接调用时，match.call会正确获取参数并将它们放入一个列表中，我们可以使用do.call来使用这个列表：

最初的回答

match_call_fun(iris['Species'], 9)

[[1]]
iris["Species"]

[[2]]
[1] 9

但是当我们使用lapply时，请观察会发生什么（我只包含了内部print语句的输出）：

最初的回答：

lapply('Species', function(x) match_call_fun(iris[x], 9))

[[1]]
iris[x]

[[2]]
[1] 9

由于match.call获取的是传递给它的字面量参数，因此它接收到的是iris[x]，而不是我们想要的正确解释的iris['Species']。当我们使用do.call将这些参数传递给ftable时，它会在当前环境中查找一个名为x的对象，当找不到时返回错误。我们需要对其进行解释。
正如您所见，添加envir = parent.frame()可以解决问题。这是因为添加该参数告诉do.call在父框架中评估iris[x]，父框架是lapply中匿名函数的位置，其中x具有其正确的含义。为了看到这个过程，让我们再创建一个简单的函数，使用do.call从3个不同的环境级别打印ls：
z <- function(...) {
    print(do.call(ls, list()))
    print(do.call(ls, list(), envir = parent.frame()))
    print(do.call(ls, list(), envir = parent.frame(2)))
}

当我们从全局环境调用z()时，我们会看到函数内部的空环境，然后是全局环境：

最初的回答

z()

character(0)                                  # Interior function environment
[1] "match_call_fun" "y"              "z"     # GlobalEnv
[1] "match_call_fun" "y"              "z"     # GlobalEnv

但是当我们在lapply内部调用时，我们可以看到parent.frame上升了一级，指向lapply中的匿名函数：


lapply(1, z)

character(0)                                  # Interior function environment
[1] "FUN" "i"   "X"                           # lapply
[1] "match_call_fun" "y"              "z"     # GlobalEnv

因此，通过添加envir = parent.frame()，do.call知道要在lapply环境中评估iris[x]，在该环境中，它知道x实际上是'Species'，并且会正确评估。"Original Answer"翻译成“最初的回答”。
mytable_envir <- function(...) {
    tab <- do.call(what = ftable,
                   args = as.list(match.call()[-1]),
                   envir = parent.frame())
    prop <- prop.table(x = tab,
                       margin = 2) * 100
    bind <- cbind(as.matrix(x = tab),
                  as.matrix(x = prop))
    margin <- addmargins(A = bind,
                         margin = 1)
    round(x = margin,
          digits = 1)
}



# This works!
lapply(X = c("breaks","wool","tension"),
       FUN = function(x) mytable_envir(warpbreaks[x],row.vars = 1))

关于为什么添加envir = parent.frame()会有所不同，因为它似乎是默认选项。我并不完全确定，但我的猜测是当使用默认参数时，parent.frame在do.call函数中被评估，在其中返回do.call运行的环境。然而，我们正在调用parent.frame在do.call之外，这意味着它返回比默认版本高一个级别的环境。
这是一个测试函数，以parent.frame()作为默认值：
fun <- function(y=parent.frame()) {
    print(y)
    print(parent.frame())
    print(parent.frame(2))
    print(parent.frame(3))
}

现在看看我们在 lapply 中调用它时会发生什么，无论是否传入 parent.frame() 作为参数:


lapply(1, function(y) fun())
<environment: 0x12c5bc1b0>     # y argument
<environment: 0x12c5bc1b0>     # parent.frame called inside
<environment: 0x12c5bc760>     # 1 level up = lapply
<environment: R_GlobalEnv>     # 2 levels up = globalEnv

lapply(1, function(y) fun(y = parent.frame()))
<environment: 0x104931358>     # y argument
<environment: 0x104930da8>     # parent.frame called inside
<environment: 0x104931358>     # 1 level up = lapply
<environment: R_GlobalEnv>     # 2 levels up = globalEnv

在第一个例子中，y的值与您在函数内调用parent.frame()时得到的值相同。在第二个例子中，y的值与上一级环境（在lapply内部）相同。因此，尽管它们看起来相同，但实际上它们正在执行不同的操作：在第一个例子中，当它看到没有y=参数时，parent.frame在函数内被评估，在第二个例子中，parent.frame首先在lapply匿名函数中被评估，然后再调用fun并传递给它。"最初的回答"
非常感谢您提供这么详细的答案，它帮助我更深入地理解了问题。然而，关于为什么需要使用 parent.frame()，即使它是默认参数，我不明白为什么默认参数的行为会与手动指定相同的参数有所不同... - Thomas
非常感谢您这一次的编辑！我现在明白了为什么添加envir = parent.frame()即使是do.call的默认参数也有区别。您提供的帮助值得超过+1！请注意：with(data = warpbreaks, expr = z())、with(warpbreaks, fun())和with(warpbreaks, fun(y = parent.frame()))也表明问题与with相同。 - Thomas
没问题，找出解决方法很有趣！在我的工作中，我通常尽可能避免使用环境，因为我并不完全理解它们。所以花时间深入了解它们的实际工作方式对我来说是很好的。 - divibisan
我终于意识到封装器在使用mapply时失败，尽管在使用lapply时它是有效的。你能否请看一下我的新问题：https://dev59.com/TLTna4cB1Zd3GeqPAM3C？ - Thomas
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就记录而言，关于为什么添加envir = parent.frame()即使它是do.call默认参数也会产生差异的原因：“了解函数参数评估的最重要的事情之一是，提供的参数和默认参数被不同地处理。函数的提供的参数在调用函数的评估框架中进行评估。函数的默认参数在函数的评估框架中进行评估。”（来自https://cran.r-project.org/doc/manuals/r-release/R-lang.html#Argument-evaluation） - Thomas
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由于您只想将传递给ftable的所有参数传递，因此不需要使用do.call()。

mytable <- function(...) {
  tab <- ftable(...)
  prop <- prop.table(x = tab,
                     margin = 2) * 100
  bind <- cbind(as.matrix(x = tab),
                as.matrix(x = prop))
  margin <- addmargins(A = bind,
                       margin = 1)
  return(round(x = margin,
               digits = 1))
}

以下的lapply会为每个变量单独创建一个表格，我不确定这是否符合您的要求。
lapply(X = c("breaks",
             "wool",
             "tension"),
       FUN = function(x) mytable(warpbreaks[x],
                                 row.vars = 1))

如果您想要将所有3个变量放在一个表格中。
warpbreaks$newVar <- LETTERS[3:4]

lapply(X = cbind("c(\"breaks\", \"wool\", \"tension\")",
             "c(\"newVar\", \"tension\",\"wool\")"),
       FUN = function(X)
        eval(parse(text=paste("mytable(warpbreaks[,",X,"],
                                 row.vars = 1)")))
)
谢谢您的回答。然而，正如我在问题中所解释的那样，我需要使用do.call函数来使用formula类别的ftable方法的子集参数，因为它使用非标准评估（更多细节请参见我的先前问题）。 - Thomas
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由于这个问题，包装器变成了：

# function 1
mytable <- function(...) {
    do.call(what = ftable,
            args = as.list(x = match.call()[-1]),
            envir = parent.frame())
    # etc
}

或者：

# function 2
mytable <- function(...) {
    mc <- match.call()
    mc[[1]] <- quote(expr = ftable)
    eval.parent(expr = mc)
    # etc
}

我现在可以使用ftable的subset参数，并在lapply中使用包装器：

lapply(X = warpbreaks[c("wool",
                        "tension")],
       FUN = function(x) mytable(formula = x ~ breaks,
                                 data = warpbreaks,
                                 subset = breaks < 15))

然而，我不明白为什么我必须提供envir = parent.frame()给do.call，因为它是一个默认参数。

更重要的是，这些方法无法解决另一个问题：我无法使用mapply的subset参数与ftable一起使用。

我已经发布了一个答案，希望能更深入地解释这里发生的事情，尽管你已经基本上自己找到了答案。对于你的“奖励问题”，你应该为它们提出新的问题 - StackOverflow 的格式是针对每个问题一个问题的。 - divibisan
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可以查看英文原文，
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