【问题标题】:Optional arguments in function-R函数-R 中的可选参数
【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


    【解决方案1】:

    这种方法更灵活一些-

    cars_function<-function(data,y,x){
      f <- as.formula(paste(y,"~", paste(x, collapse="+")))
      a <- aggregate(f,data,mean)
      a <- round(a, digits = 0) 
    }
    
    out1 <- cars_function(data=mtcars,y="mpg",x=c("vs"))
    out2 <- cars_function(data=mtcars,y="mpg",x=c("vs","am"))
    

    【讨论】:

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