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闭包r中lm的参数

tjebo · 技术社区 · 7 年前

考虑以下功能:

lm_eqn <- function(df, indep, dep){
  
  lm(formula = dep ~ indep, data = df)
}

lm_eqn(iris, Sepal.Length, Sepal.Width)  ## does not work, throws error.

我试着用几种方法引用/取消引用。没有一个是成功的,抛出不同的错误,也没有一个对我有帮助:

deparse(substitute(dep))

中的错误 contrasts<- ( *tmp* 对比度只能应用于具有2个或更多级别的因子

quo(dep) 或 enquo(dep) 或 expr(dep)

在上面加上不带引号的Using !! :

出错!dep:参数类型无效

lm_eqn2 <- function(df){
  
     lm(formula = Sepal.Length ~ Sepal.Width, data = df)
}

lm_eqn2(iris)

# Call:
# lm(formula = Sepal.Length ~ Sepal.Width, data = df)

# Coefficients:
# (Intercept)  Sepal.Width  
#     6.5262      -0.2234

4 回复 | 直到 5 年前

bobbel 7 年前

您可以引用输入,然后使用 eval(as.name()) 函数内部。

lm_eqn <- function(df, indep, dep){

  lm(formula = eval(as.name(dep)) ~ eval(as.name(indep)), data = df)
}

lm_eqn(iris, 'Sepal.Length', 'Sepal.Width')

Rui Barradas 7 年前

可以使用带引号和不带引号的列名 substitute 从函数的源头上采取的技巧 library ,它也接受两者。

lm_eqn <- function(df, indep, dep){
  indep <- as.character(substitute(indep))
  dep <- as.character(substitute(dep))
  fmla <- as.formula(paste(dep, indep, sep = "~"))
  lm(fmla, data = df)
}

lm_eqn(iris, 'Sepal.Length', 'Sepal.Width')
#
#Call:
#lm(formula = fmla, data = df)
#
#Coefficients:
# (Intercept)  Sepal.Length  
#     3.41895      -0.06188  
#

lm_eqn(iris, Sepal.Length, Sepal.Width)
#
#Call:
#lm(formula = fmla, data = df)
#
#Coefficients:
# (Intercept)  Sepal.Length  
#     3.41895      -0.06188  
#

Roman 7 年前

不带引号的方法:

> lm_eqn(iris, Sepal.Length, Sepal.Width)

Call:
lm(formula = dep ~ indep, data = df_lm)

Coefficients:
(Intercept)        indep  
    3.41895     -0.06188

警告 :传递不带引号的对象名在视觉上是令人愉快的,但通常是不赞成的,因为可以

代码

lm_eqn <- function(df_lm, indep, dep){
    df_lm <- eval(as.name(deparse(substitute(df_lm))))
    indep <- df_lm[, grep(deparse(substitute(indep)), colnames(df_lm))]
    dep <- df_lm[, grep(deparse(substitute(dep)), colnames(df_lm))]

    lm(formula = dep ~ indep, data = df_lm)
}

alistaire 7 年前

如果您想保持输出中的公式美观,可以调用 substitute 在整个调用中,它将插入变量名,然后调用 eval 在运行结果上:

lm_eqn <- function(data, x, y){
    eval(substitute(
        lm(formula = y ~ x, data = data)
    ))
}

lm_eqn(iris, Sepal.Width, Sepal.Length)
#> 
#> Call:
#> lm(formula = Sepal.Length ~ Sepal.Width, data = iris)    # <- pretty!
#> 
#> Coefficients:
#> (Intercept)  Sepal.Width  
#>      6.5262      -0.2234

或者,为了让这一切变得简单(而且更加灵活),只需直接传递一个公式:

lm_frm <- function(data, formula){
    lm(formula, data)
}

lm_frm(iris, Sepal.Length ~ Sepal.Width)
#> 
#> Call:
#> lm(formula = formula, data = data)
#> 
#> Coefficients:
#> (Intercept)  Sepal.Width  
#>      6.5262      -0.2234

包装 lm 呼叫 eval(substitute(...)) 也将用这种方法修复存储的调用结构。