参数子集和赋值答案

【问题标题】：Parametric subsetting and assignment参数子集和赋值
【发布时间】：2014-02-14 12:14:38
【问题描述】：

在我的问题中，我需要根据给定的函数参数将一些值分配给可能超出其界限的 data.frame。

要实现参数分配，可以定义：

ass=function(x,i,j,a){
  # some operations on x,i,j,a 
  `[<-`(x,i,j,a) 
}

或

ass=function(x,i,j,a){
  # some operations on x,i,j 
  do.call(`[<-`, list(x,i,j,a))
}

当我需要模拟x[,j] 或x[i,] 时，问题就来了。在某些情况下TRUE 会起作用，即：

`[<-`(x,T,j,a); `[<-`(x,i,T,a)

就像：

x[,j]=a; x[i,]=a;

现在假设x 是n*3 data.frame，我可以毫无问题地分配越界，例如：

`[<-`(x,T,4,0)

仍然像

x[,4]=0

但是：

`[<-`(x,T,4:5,0)

给出“下标越界”错误，而

 x[,4:5]=0

有效。

我如何“破解”符号"[<-"(x,i,j,a) 或do.call("[<-", list(x,i,j,a)) 以获取所有i（或所有j）？

【问题讨论】：

我很好奇。 参数子集是什么意思？
EDIT 要选择所有行或列，只需将参数留空，即`[<-`(x,,4:5,0)。我猜想通过为尚不存在的行或列提供i 或j 参数，您正在尝试对不存在的列或行索引进行子集化。 T 值实际上被回收以匹配data.frame 的i 或j 的长度，这就是它适用于确实存在的索引的原因。例如尝试`[<-`(x,c(T,F),1,0) 将第一列的每隔一行设置为零。
@SimonO'Hanlon：问题是我应该将什么值传递为i，以便它从x,i,j,a 中消失？使用 TRUE 技巧，我可以使用 ass(x,TRUE,j,a) 或说 ass(x,1,j,a)。目前我使用if 重写x,i,j,a，如x,,j,a 或x,i,,a。
@SimonO'Hanlon：另外，如果缺少 i（或 j），我该如何使用 do.call 方法？ do.call([, list(x,,j,a)) 不起作用。

标签： r variable-assignment assignment-operator

【解决方案1】：

正式重述问题

给定整数i,j 和矩阵/data.frame x，找到m 这样：

x[i,m]; x[m,j]; x[m,m]

分别是相同的。到：

x[i,]; x[,j]; x[,]

这当然也适用于替换，即：

x[*] = value

并使用语法`[` 和`[<-` 或相关的do.call。

问题调查

如果您不想了解幕后情况，可以直接查看建议的解决方案。

由于`[` 和`[<-` 是函数，m 应被视为参数i, j 的缺失值。因此，应该创建一个“人为”缺失值。
检查函数中的实际缺失值会发生什么？

f=function(i,j){
   cat ('A) ');  print(match.call())
   cat ('B) ');  print(sys.call())
   cat ('C)\n'); print(as.list(sys.call()))
}

当使用没有前面参数的逗号时，我们得到：

f(,2)

#A) f(j = 2)
#B) f(, 2)
#C)
#[[1]]
#f
# 
#[[2]]
# 
# 
#[[3]]
#[1] 2

sys.call 列表的第二个元素似乎是空的！所以我们尝试捕捉这个值：

f=function(a,b) as.list(sys.call())[[2]] 
m=f(,)

和：

m                   
Error: argument "m" is missing, with no default

...从来没有一个错误如此受欢迎。

建议的解决方案

设置：

m=(function(a,b) as.list(sys.call())[[2]])(,)

m 现在是一个人工缺失值。子集化时，它的操作类似于逗号附近的空白区域。事实上：

x=matrix(1:12, ncol=3)    

x[m,m]
#     [,1] [,2] [,3]
#[1,]    1    5    9
#[2,]    2    6   10
#[3,]    3    7   11
#[4,]    4    8   12

x[1, m ]
#[1] 1 5 9

x[m, 1 ]
#[1] 1 2 3 4

到目前为止，虽然更正式，但这种方法提供的不仅仅是回收技巧x[T,T]、x[1,T]、x[T,1]。但是，当解决方法不起作用时：

x=data.frame(x)
x[T,4:5]=0
#Error in `*tmp*`[[j]] : subscript out of bounds

人工缺失值有效：

x[m,4:5]=0
x
#  X1 X2 X3 V4 V5
#1  1  5  9  0  0
#2  2  6 10  0  0
#3  3  7 11  0  0
#4  4  8 12  0  0

【讨论】：