Question

编辑：我有一些函数带有多个参数，我想将它们应用于列表列表。参数之一也是列表列表。这两个函数都有多个参数。我必须在列表中递归地指出其中的两个。说我有以下两个列表列表。

mylist <- list(list(10,12,13,14,15), list(5,6,7,8,9))
m <- list(list(2,2,2,3,4), list(3,3,4,4,5))

和功能

func1 <- function(x, att1 = m, const = 10){
 e <- x^m + const
 return(e)
}

func2 <- function(x, att2 = m, const = 10){
 d <- sqrt(x)/m + const
 return(d)
}

当我想调用每个函数时，我不知道如何解决正确的参数att1或att2。我使用eval(substitute(att1 = a))

尝试了以下功能

nested_function <- function(df_list, FUN = func1, changing_param = a, ...){

 nested_output <- lapply(seq(df_list), function(i){
   lapply(seq(df_list[[i]]), function(j){
     FUN(df[[i]][[j]], eval(substitute(changing_param))[[i]][[j]],...)
   })
 })

 return(nested_output)
}

result <- nested_function(df_list, FUN = func1, changing_param = 'att1 = a')

，并出现以下错误：

 Error in df[[i]] : object of type 'closure' is not subsettable 
6.
FUN(df[[i]][[j]], eval(substitute(changing_param))[[i]][[j]], 
...) 
5.
FUN(X[[i]], ...) 
4.
lapply(seq(df_list[[i]]), function(j) {
    FUN(df[[i]][[j]], eval(substitute(changing_param))[[i]][[j]], 
        ...)
}) 
3.
FUN(X[[i]], ...) 
2.
lapply(seq(df_list), function(i) {
    lapply(seq(df_list[[i]]), function(j) {
        FUN(df[[i]][[j]], eval(substitute(changing_param))[[i]][[j]], 
            ...) ... 
1.
nested_function(mylist, changing_param = m)

我的问题是如何使FUN()的呼叫在a中将att1识别为func1，在att2中将func2识别为urlpatterns = [ path('', views.index)]为每个函数指定它们（我不能仅将参数放在此处）。

有什么建议吗？

Answer 1

如果需要动态构建参数名称，通常必须最终使用do.call（至少对于基数R）。我敢肯定您的示例中所有变量的工作方式，因此这里是运行的适应版本。

df_list   <- list(list(10,12,13,14,15), list(5,6,7,8,9))
param_list <- list(list(2,2,2,3,4), list(3,3,4,4,5))

func1 <- function(x, att1 = m, const = 10){
  e <- x^att1 + const
  return(e)
}

func2 <- function(x, att2 = m, const = 10){
  d <- sqrt(x)/att2 + const
  return(d)
}

nested_function <- function(df_list, param_list, FUN = func1, changing_param = "a", ...){
  nested_output <- lapply(seq(df_list), function(i){
    lapply(seq(df_list[[i]]), function(j){
      params <- list(df_list[[i]][[j]], param_list[[i]][[j]], ...)
      names(params)[2] <- changing_param
      do.call(FUN, params)
    })
  })

  return(nested_output)
}

nested_function(df_list, param_list, func1, changing_param = 'att1', const=1)
nested_function(df_list, param_list, func2, changing_param = 'att2', const=2)

在这里，我们将所需参数的名称作为字符串传递。然后，在构建要传递给函数的参数时，我们使用提供的名称重命名要传递的参数，然后只需调用函数即可。

嵌套lapply允许调用具有多个输入的函数

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