Question

嗨，我想检查data.frame中的一列是否存在，并且仅当它确实检查其他条件时才能检查。

我知道我可以使用示例中的嵌套if语句。

这通常用于检查功能的输入。这是一个工作示例，为我提供了我想要的输出，我只是想知道是否有更聪明的方法，因为这会变得混乱，特别是如果我在多种情况下这样做的话。我的例子：

testfun <- function(dat,...){
  library(dplyr)
  if("Site" %in% colnames(dat)){
    #for example check number of sites, this condition could be anything though
    if(n_distinct(dat$Site) >  1) stop ("Function must have site specific data")
  }
  #do stuff

  return(1)
}



testdf1 <- data.frame(x = 1:10, y = 1:10)
testdf2 <- data.frame(x = 1:10, y = 1:10,Site = "A")
testdf3 <- data.frame(x = 1:10, y = 1:10,Site = rep(c("A","B"),each = 5))


testfun(testdf1)
testfun(testdf2)
testfun(testdf3)

使用更多上下文进行编辑：对于此示例，原因是用户可以输入特定于站点的数据，因此没有站点列（即，他们的data.frame仅包含一个数据）站点，因此他们从未将站点指定为列），或者他们可能正在使用data.frame，该数据具有在列中指定的多个站点的数据。因此，如果没有“站点”列，则可以安全地假设数据是针对一个站点的，并且它的有效值可以继续进行计算，但是如果存在“站点”列，我必须检查它是否只有一个不同的值（例如，可能已被过滤在应用通过plyr::ddply进行应用的功能之前，请先在此列上进行操作）。但是，在很多其他情况下，我想检查函数的输入数据是否符合预期格式，如果输入是data.frame，这通常意味着检查列名和有关该列的内容

Answer 1

您可以确定这是否是一种更聪明的方法，但是一种方法是使用map_if分隔逻辑。在这里，我们在谓词部分检查基本条件（"Site" %in% colnames(dat)），并基于此我们调用两个函数，一个用于TRUE，另一个用于FALSE。我们仍然检查类似的情况，但是通过将功能分开，可以保持代码的整洁，并且很容易理解哪个部分在做什么。

library(dplyr)
library(purrr)

testfun <- function(dat, ...) {
   unlist(map_if(list(dat), "Site" %in% colnames(dat), true_fun, .else = false_fun))
}

true_fun <- function(dat) {
    if(n_distinct(dat$Site) >  1) stop ("Function must have site specific data")
    return(1)
}

false_fun <- function(dat) { return(1) }


testfun(testdf1)
#[1] 1

testfun(testdf2)
#[1] 1

testfun(testdf3)

.f（.x [[i]]，...）中的错误：函数必须具有特定于站点的数据

检查列是否存在，并且是否检查它

1 个答案: