関数内でddplyでオブジェクトが見つかりません

Question

これは実際にRコードをデバッグする私の能力に挑戦しています。

私はddply()を使用して、連続して名前が付けられた異なる列に同じ機能を適用したいと思います。例えば。 a、b、c。これを行うには、列名を文字列として繰り返し渡し、関数が参照できるようにeval(parse(text=ColName))を使用します。私は別の答えからこのテクニックをつかんだ。

これは、別の機能の中にddply()を入れるまで、うまくいきます。ここではサンプルコードは次のとおりです。

# Required packages: 
library(plyr) 

myFunction <- function(x, y){ 
    NewColName = "a" 
    z = ddply(x, y, summarize, 
      Ave = mean(eval(parse(text=NewColName)), na.rm=TRUE) 
    ) 
    return(z) 
} 

a = c(1,2,3,4) 
b = c(0,0,1,1) 
c = c(5,6,7,8) 
df = data.frame(a,b,c) 
sv = c("b") 

#This works. 
ColName = "a" 
ddply(df, sv, summarize, 
     Ave = mean(eval(parse(text=ColName)), na.rm=TRUE) 
) 

#This doesn't work 
#Produces error: "Error in parse(text = NewColName) : object 'NewColName' not found" 
myFunction(df,sv) 

#Output in both cases should be 
# b Ave 
#1 0 1.5 
#2 1 3.5 

任意のアイデア？ NewColNameは関数内でも定義されています！

私はこの質問の答えがloops-to-create-new-variables-in-ddplyだと思っていましたが、今日は十分な頭を叩いてしまいました。そして手を挙げて助けを求める時です。

Answer 1

ではありません。

myFunction <- function(x,y){ 
NewColName <- "a" 
z <- do.call("ddply",list(x, y, summarize, Ave = call("mean",as.symbol(NewColName),na.rm=TRUE))) 
return(z) 
} 

myFunction(d.f,sv) 
    b Ave 
1 0 1.5 
2 1 3.5 

Answer 2

環境に問題があるようです。グローバル割り当ては、問題を修正しますが、自分の魂を犠牲に：

library(plyr) 

a = c(1,2,3,4) 
b = c(0,0,1,1) 
c = c(5,6,7,8) 
d.f = data.frame(a,b,c) 
sv = c("b") 

ColName = "a" 
ddply(d.f, sv, summarize, 
     Ave = mean(eval(parse(text=ColName)), na.rm=TRUE) 
) 

myFunction <- function(x, y){ 
    NewColName <<- "a" 
    z = ddply(x, y, summarize, 
      Ave = mean(eval(parse(text=NewColName)), na.rm=TRUE) 
    ) 
    return(z) 
} 

myFunction(x=d.f,y=sv) 

eval（1）parent.frameで募集しています。だからではなく、それが動作するはずのMyFunction外NewColNameを定義する場合：

rm(NewColName) 
NewColName <- "a" 
myFunction <- function(x, y){ 

    z = ddply(x, y, summarize, 
      Ave = mean(eval(parse(text=NewColName)), na.rm=TRUE) 
    ) 
    return(z) 
} 
myFunction(x=d.f,y=sv) 

以前の環境からmy.parseを引き出すためにgetを使用することにより、我々ははるかに近い来ることができるが、それでも世界のようcurenv合格する必要があります。

myFunction <- function(x, y){ 
    NewColName <- "a" 
    my.parse <- parse(text=NewColName) 
    print(my.parse) 
    curenv <<- environment() 
    print(curenv) 

    z = ddply(x, y, summarize, 
      Ave = mean(eval(get("my.parse" , envir=curenv)), na.rm=TRUE) 
    ) 
    return(z) 
} 

> myFunction(x=d.f,y=sv) 
expression(a) 
<environment: 0x0275a9b4> 
    b Ave 
1 0 1.5 
2 1 3.5 

私はddplyが、私が試したparent.frame()とsys.frame()戦略のすべてが失敗した理由である、既に.GlobalEnvに評価していると思われます。

Answer 3

Iがサイドステップする問題を単にsummarizeを使用しないことによって傾向がある様々な環境をナビゲートのインとアウトを占うのに十分なスマートされていない、summarizeまたはtransformか何かでddplyを組み合わせ、ときに私は時々このような問題に実行し、

明らか

myFunction <- function(x, y){ 
    NewColName <- "a" 
    z <- ddply(x, y, .fun = function(xx,col){ 
          c(Ave = mean(xx[,col],na.rm=TRUE))}, 
       NewColName) 
    return(z) 
} 

myFunction(df,sv) 

は、「手動で」このようなものをやってするコストがあり、それはしばしばddplyとsummarizeを組み合わせることから来るの評価の問題に対処するの頭痛を回避：代わりに、私自身の匿名関数を使用して。それはあなたがNewColNameはまだ表示されている環境での通話を構築するためにdo.callとcallの組み合わせでこれを行うことができます...ハドレーは、溶液では表示されませんことを、当然のことながら、言うこと

Answer 4

この問題は、plyrパッケージ自体のコードにあります。要約機能には、eval(substitute(...),.data,parent.frame())という行があります。 parent.frame（）はかなりファンキーで予期せぬものを行うことができることはよく知られています。 T

彼は@Jamesの解決策は非常に素晴らしい回避策です。しかし、私が覚えていれば、ハリー自身が以前に言ったように、plyrパッケージは機能内で使用するつもりはありませんでした。

申し訳ありませんが、私はここで間違っていました。しかし、現時点では、このような状況ではプライヤーパッケージが問題を引き起こすことは知られています。この質問へ

myFunction <- function(x, y){ 
    NewColName = "a" 
    z = aggregate(x[NewColName],x[y],mean,na.rm=TRUE) 
    return(z) 
} 
> myFunction(df,sv) 
    b a 
1 0 1.5 
2 1 3.5 

Answer 5

今日のソリューションはhere(summarize)にsummarizeを作ることです。

したがって、私はあなたの問題のためのベース溶液を得ました。例えば

myFunction <- function(x, y){ 
    NewColName = "a" 
    z = ddply(x, y, here(summarize), 
      Ave = mean(eval(parse(text=NewColName)), na.rm=TRUE) 
    ) 
    return(z) 
} 

here(f)

は、2012年12月に、現在のコンテキストをキャプチャplyrに追加されました。