Question

我有一个由诊所组成的数据集，每个诊所都由医生组成，对病人进行手术。

我写过对临床列表或医生名单的数据集过滤进行分析（下面是一个简单的分析）：

num.of <- function(x.doctor, x.clinic){


if (!missing(x.clinic)){
    df_filter <- filter(df_clean, clinic == x.clinic)
  }
  if (!missing(x.doctor)) {
    df_filter <- filter(df_clean, doctor == x.doctor)
  }
  num_doctor <- length(unique(df_filter$doctor))
  num_surveys <- nrow(df_filter)
  num_procedure <- length(unique(df_filter$PPID))
  result <- setNames(c(num_doctor, num_surveys, num_procedure), c("num_doctor", "num_surveys", "num_procedure"))
  return(result)
}

我试图通过医生列表或诊所列表来调用这些功能：

sapply(doctor_list, num.of, x.clinic = NULL)

但是，该功能仅在“第一个”时起作用。参数传递，即上面的函数不起作用，但这样做：

sapply(clinic_list, num.of, x.doctor = NULL)

如果在编写初始函数时反转参数，则与上述示例相反。

这些函数一次只能输入一组参数：x.doctor的列表或x.clinic的列表。

如何重写我的函数，以便应用x.clinic和x.doctor的单独函数调用？

谢谢！

Answer 1

试试这个：

num.of <- function(x, data, type = c("doctor", "clinic")) {
  type <- match.arg(type)
  df_filter <-
    if (type == "doctor") {
      filter(data, doctor == x)
    } else {
      filter(data, clinic == x)
    }
  num_doctor <- length(unique(df_filter$doctor))
  num_surveys <- nrow(df_filter)
  num_procedure <- length(unique(df_filter$PPID))
  result <- setNames(c(num_doctor, num_surveys, num_procedure), c("num_doctor", "num_surveys", "num_procedure"))
  return(result)
}

这可以实现明确而明确的通话：

sapply(doctor_list, num.of, data = df_clean, type = "doctor")
sapply(clinic_list, num.of, data = df_clean, type = "clinic")

我冒昧地帮助范围违规：从函数内部访问df_clean可能有效，但将来会出现问题。它使得函数非常依赖于上下文，并且在存在多个数据集时不灵活。即使你100％肯定，在这种情况下你总是总是在你的呼叫（或全球）环境中拥有df_clean，这是一个好习惯（在“最佳实践^TM”中）。

如果这不起作用，那么您可能需要制作更多reproducible example，以便我们可以实际测试该功能。由于您可能不想包含实际数据，因此如果您使用简单的名称和简单的示例数据进行通用操作，那么对于其他人来说，事情会变得非常容易。

使用多个参数应用，重载

1 个答案: