Question

我在这里显然缺少对评估/环境的理解（我怀疑后者是这里的问题）。

考虑以下关闭：

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

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

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

我试图以多种方式引用/取消引用。这些都不成功，会引发不同的错误，并且对我没有任何帮助：

使用deparse(substitute(dep))

contrasts<-（*tmp*中的错误，值= contr.funs [1 + isOF [nn]]）：对比只能应用于2个或更多级别的因素

使用quo(dep)或enquo(dep)或expr(dep)

model.frame.default中的错误（公式= dep〜indep，data = df，drop.unused.levels = TRUE）：对象不是矩阵

在上面使用!!取消引用：

！dep错误：无效的参数类型

在函数体内指定公式的变量名是可行的：

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

我想念什么？

Answer 1

您可以引用输入，然后在函数内部使用eval(as.name())。

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')

Answer 2

您可以将带引号和不带引号的列名与以下substitute技巧一起使用，这些技巧取自函数library的源，该方法也接受这两种方法。

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  
#

Answer 3

没有引号的方法：

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

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

Coefficients:
(Intercept)        indep  
    3.41895     -0.06188

注意事项：不带引号的对象名称传递在视觉上是令人愉快的，但由于会引入不稳定性，因此人们普遍对此表示反对。

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)
}

Answer 4

如果要使公式在输出中保持漂亮，可以在整个调用中调用substitute，这将对变量名进行插值，然后在结果上调用eval以运行它：< / p>

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

或者要使其变得非常简单（并且更加灵活），只需直接传递一个公式即可：

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

在lm中包装eval(substitute(...))调用也将使用这种方法来修复存储的调用结构。

闭包中的lm的参数

4 个答案:

代码