【发布时间】:2018-06-27 04:54:28
【问题描述】:
这是一个可重现的例子-
cars<-data.frame(mtcars)
cars_function<-function(mpg,data, parameter1, parameter2=NULL) {
if(is.null(parameter2)) {
a<- aggregate(mpg ~parameter1,data,mean )
a<-round(a, digits = 0)
} else {
a<- aggregate(mpg ~parameter1+parameter2,data,mean)
a<-round(a, digits = 0)
}
}
cars_res1 <- cars_function(mpg=cars$mpg, parameter1 = cars$vs, data = cars)
cars_res2 <- cars_function(mpg=cars$mpg, parameter1 = cars$vs, parameter2 = cars$am,data = cars)
这里的参数 2 是一个可选参数。使用聚合计算平均值后的步骤是相同的,即四舍五入。对于我的实际数据,我会执行多次计算,之后还有一些常见的额外步骤(四舍五入、更改列名等),这使得代码非常长,即使这些步骤是重复的。
我怎样才能避免这种情况?
在这种情况下,两个 if-else 都会给我相同的输出,即均值。那么有没有可能做这样的事情呢?
cars_function1<-function(mpg,data, parameter1,parameter2=NULL){
a <- aggregate(mpg ~parameter1+parameter2,data,mean)
a <- round(a, digits = 0)
}
cars_new_res1 <- cars_function1(mpg=cars$mpg, parameter1 = cars$vs, parameter2 = NULL, data = cars)
##It ignores parameter 2 here
cars_new_res2 <- cars_function1(mpg=cars$mpg, parameter1 = cars$vs, parameter2 = cars$am, data = cars)
【问题讨论】:
标签: r function if-statement optional-parameters optional-arguments