Question

我目前正在研究旨在对经验数据进行建模的用户定义函数，并且在传递给该函数的对象/参数方面遇到问题：

起初，一切都按预期工作，但是只要我想将参数getLinearModelFunction()传递给另一个用户定义的函数Error in getLinearModelFunction(k) : object 'k' not found，就会引发错误：

l <- k

如果我分配了一个新参数，则没有帮助。 G。 functionA <- function(data, k){ lmX <- mixlm::lm(functionB(k), data) summary(lmX) # best <- mixlm::best.subsets(lmX,nbest=1) } functionB <- function(k=4){ if(k==1){ return(formula("raw ~ L1")) }else if(k==2){ return(formula("raw ~ L1 + L2")) }else if(k==3){ return(formula("raw ~ L1 + L2 + L3 ")) }else if(k==4){ return(formula("raw ~ L1 + L2 + L3 + L4")) } }，并尝试将其继续下去。该参数似乎不适用于其他功能。我不仅遇到了原始数据类型，还遇到了复杂的结构。在命令行上，只要对象在我的工作空间中就可以正常工作。

总结：传递参数仅在该函数内起作用，但是从此以后调用其他函数会导致错误。为什么？并且：该怎么办？

编辑：在尝试解决问题时，它变得很奇怪。我删除了所有功能：

Error in functionB(k) : object 'k' not found

比方说，我们有一个data.frame d，其中包含变量raw，L1，L2，L3，L4 ... ...只要有注释＃最好，它就会起作用。删除函数后，调用functionA（d，3）会导致

{{1}}

即使k在该函数中不起作用，在此之前它也起作用。

Answer 1

好的，确实，这是环境问题。解决方案是获取当前环境并从那里获取对象：

functionA <- function(data, k){
   e <- environment()
   lmX <- mixlm::lm(functionB(e$k), e$data)
   summary(lmX)

   best <- mixlm::best.subsets(lmX,nbest=1)
 }

当直接使用are包时，这通常不是问题。这些对象通常位于全局环境中。使用功能时，每个功能都有其自己的环境。在开始学习打包代码时，我设法解决了这一问题：http://adv-r.had.co.nz/Environments.html

将对象传递给函数

1 个答案: