intelligent auf die Ellipsen in einer R-Funktion

Question

mit I wie dies mit einer Unterschrift eine Funktion hatte:

myFunction=function(class="Class",v1='y',v2='y',dfparam=df){ 

wo df ein Datenrahmen ist, und es wird angenommen, dass es ein Attribut Class in df bezeichnet wird. Ich wollte es allgemeiner machen, so dass es eine Vielzahl von Datenrahmen akzeptieren kann, df, nicht nur eine, die ein Attribut namens Klasse hat. Also fügte ich einen className Parameter hinzu und classValue Parameter, um den Klassenparameter zu ersetzen. Auch möchte ich unbegrenzte Argumente v1 ermöglichen, v2, v3 usw. und so bin ich mit den Elipsis wie folgt aus:

myFunctionGeneral = function(className="Class", classValue="democrat", dfparam=df, ...){ 
    arguments <- list(...) 

vor der Verwendung des Elipsis hatte ich eine Linie, die die Argumente wie folgt verwendet:

X_bool=dfparam$V1==v1 & dfparam$V2==v2 

ich begann diese Weise aus:

X_bool=dfparam[,2]==arguments[1] & dfparam[,3]==arguments[2] 

aber ich möchte dies für eine unbegrenzte Anzahl von möglichen paremeters im Elipsis tun. Also muss ich erweitern diese Aussage durch irgendwie Entwirrung der Ellipse. Hier ist ein Beispiel:

install.packages("vcd") 
library(vcd) 
data(Arthritis) 
AAr=Arthritis[,-c(1,4)] 


myFunctionGeneral=function(className="Class",classValue="democrat",dfparam=df, ...){ 

    dfparam$names<-rownames(dfparam) 
    arguments<-list(...) 


    dfparamDroppedClass=dfparam[,-1] 
    #X_bool=dfparam[,2]==arguments[1] & dfparam[,3]==arguments[2] 
    X_bool=do.call(all, Map("==", dfparamDroppedClass, arguments)) 


    X=dfparam[X_bool,] 


} 

Answer 1

Dies das Prinzip veranschaulichen soll:

arguments <- list(1, 2, 3) 
params <- list(1, 2, 3) 
do.call(all, Map("==", arguments, params)) 
#[1] TRUE 

params <- list(1, 2, 4) 
do.call(all, Map("==", arguments, params)) 
#[1] FALSE 

Alle entsprechen eine beliebige Anzahl von & und Map Iterierten == über die beiden Listen.

Bearbeiten: Anscheinend hat Ihr data.frame mehr als eine Beobachtung. Dann können Sie all nicht verwenden, aber müssen Reduce wie in Reduce("&", Map("==", arguments, params)) verwenden. Mit Ihrem Beispiel:

myFunctionGeneral=function(className="Class",classValue="democrat",dfparam=df, ...){ 

    dfparam$names<-rownames(dfparam) 
    arguments<-list(...) 

    dfparamDroppedClass=dfparam[, -c(1, 4)] 
    #X_bool=dfparam[,2]==arguments[1] & dfparam[,3]==arguments[2] 
    X_bool=Reduce("&", Map("==", dfparamDroppedClass, arguments)) 

    dfparam[X_bool,]  
} 

myFunctionGeneral('Treatment','Placebo',AAr,'Male','Marked') 
# Treatment Sex Improved names 
#4 Treated Male Marked  4 
#5 Treated Male Marked  5 
#6 Treated Male Marked  6 
#8 Treated Male Marked  8 
#14 Treated Male Marked 14 
#52 Placebo Male Marked 52