将一个向量转换为参数列表

Question

我想对一个向量应用一个函数。然而，该函数需要一系列参数。因此，我需要将向量“拆分”为不相关的参数。

假设我有一个名为dta的数据框。我想在其中的一列上运行一个函数，比如说平均值(mean)。

以下是问题所在：

call("mean", dta$DV)

返回值

mean(c(0.371, -0.860, etc... ))

这一列是向量的事实与 mean 函数不兼容，因为该函数期望一个单独的参数序列，而不是一个组合。

如果将 "mean" 替换为包含字符串的变量，则解决方案应该有效，例如：

fun <- "mean"

call( fun, dta$DV)

- Denis Cousineau

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好的，我假设你的意思是“一个函数”，而不是特定的 mean，因为它实际上只需要一个向量，而不是一系列参数。对于 mean，我会使用 do.call("mean", list(dta$DV))。但是如果你有一个相反的函数（需要单个参数），你可以使用 do.call("otherfunc", as.list(dta$DV))。这是你的意思吗？ - r2evans

好的，也许我没有理解问题。但是，为什么上面的调用没有返回一个数字？ - Denis Cousineau

如果您阅读?call，它的说明是“'call'返回一个未求值的函数调用”，其中“未求值”是重点。您可以使用eval(call(...))（它会返回平均值），但是您也可以像我之前评论中所示那样使用do.call(...)。 - r2evans

@r2evans：如果您把您的评论放到一个答案里，我会验证它。感谢您的反馈。 - Denis Cousineau

Answer 1

R具有不完全一致的函数。例如，min和max接受任意数量的参数，其中所有未识别的参数都将被考虑在数学计算中。mean则不是这样，它必须拥有所有数字作为第一个（或命名为x=）参数。

min(1,20,0)
# [1] 0
min(c(1,20,0))
# [1] 0
mean(1,20,0) # might not be what one would expect
# [1] 1
mean(c(1,20,0))
# [1] 7

对于好奇的人，20和0并没有被忽略，第一个mean调用被解释为mean(0, trim=20, na.rm=0)(其中na.rm=0实际上等同于na.rm=FALSE)。

您对call的使用有些不正确。从?call帮助文件中可以看出:

call返回一个未评估的函数调用

这并不能真正帮到您。您可能会使用eval(call(...))，但考虑到下一个函数，这似乎有些愚蠢。

使用do.call要直接一些。它可以把其第一个参数作为：匿名或具名函数或与函数匹配的字符字符串。实际上使用它们之一的速度差异是很大的，所以我倾向于在可能的情况下使用对函数名称的character引用。(如果我很快找到量化这种说法的参考，我会包含它。)

对于像上面的min这样可以接受任意数量参数的函数，可以这样做:

args <- c(1,20,0)

as.list(args)
# [[1]]
# [1] 1
# [[2]]
# [1] 20
# [[3]]
# [1] 0
do.call("min", as.list(args)) # == min(1,20,0)
# [1] 0

list(args)
# [[1]]
# [1]  1 20  0
do.call("min", list(args)) # == min(c(1,20,0))
# [1] 0

然而，对于 mean 和类似的函数，你需要强制使用后一种行为：

do.call("mean", list(args)) # == mean(c(1,20,0))
# [1] 7

如果您需要以编程方式定义参数来调用函数，则需要使用do.call。

- r2evans