【发布时间】:2018-03-29 10:20:10
【问题描述】:
我有一个关于在 H2O 的 group_by() 函数上使用 do.call() 的问题。
考虑以下示例:
library(h2o)
h2o.init()
# Import the airlines data set and display a summary.
airlinesURL <- "https://s3.amazonaws.com/h2o-airlines-unpacked/allyears2k.csv"
airlines.hex <- h2o.importFile(path = airlinesURL,
destination_frame = "airlines.hex")
h2o.group_by(data = airlines.hex,
by="Origin",
nrow("Origin"),
min("Origin"),
max("Origin"),
gb.control=list(na.methods="rm"))
输出如下图:
Origin nrow min_Origin max_Origin
1 ABE 59 0 0
2 ABQ 876 1 1
3 ACY 31 2 2
4 ALB 75 3 3
5 AMA 11 4 4
6 ANC 1 5 5
现在,我想使用 do.call() 函数来调用 h2o.group_by(),而不是上面直接调用 h2o.group_by()。原因是我想动态构建要汇总的字段列表(即 nrow("Origin")、max("Origin") 等)。
所以,我尝试了这个(以及以下代码的许多变体):
do.call(h2o.group_by, list(data=airlines.hex,
by="Origin",
nrow("Origin"),
min("Origin"),
max("Origin"),
gb.control=list(na.methods="rm")),
quote=FALSE)
我得到一个错误:
Error in if (ag == "sd") ag <- "\"sdev\"" : argument is of length zero
有谁知道如何让 do.call() 函数在这种情况下工作?基本上,我需要能够调用 h2o.group_by() 并使用一组动态生成的字段进行汇总。
在最坏的情况下,我相信我可以使用 eval 和 parse 来做我需要的事情。换句话说:
eval(parse(text="
h2o.group_by(data = airlines.hex,
by=\"Origin\",
nrow(\"Origin\"),
min(\"Origin\"),
max(\"Origin\"),
gb.control=list(na.methods=\"rm\"))
"))
我想知道 do.call 可能是一种更好的使用方法。
关于如何获得 do.call 以产生预期结果的任何建议?
卡提克
【问题讨论】:
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quote=TRUE给出相同的结果? -
如果我使用 quote=TRUE 而不是 quote=FALSE,我会收到以下错误: agg[[2]] 中的错误:下标超出范围