R-使用lapply将两个变量传递给函数

Question

我有一个看起来像这样的函数：

Func_Daily <- function(DATAdir, DATE, RERUN){
  sum_dbefore <- Func_day_before(DATE)
  files <- Func_getFiles(DATE)
  if(length(files) > 0){
    data <- mclapply(files, function(x) Func_data_read(x), mc.cores = nCores)
    print(data)
  }
}

主程序将所需的变量传递给Func_Daily() 。 Func_Daily()得到一个文件夹中，从功能的文件Func_getFiles()并传递给函数Func_data_read()来读取和修改该文件夹内的每个文件。 现在的问题是，我还有另一个计算值的函数（ sum_dbefore ），我将需要在Func_data_read()函数内部使用该函数：

Func_data_read <- function(file){
  if(length(file) > 0){
    data <- lf_getNetCDF(file)
    data$RR[1] <- data$RR[1]+sum_dbefore
    data$RR_acc <- cumsum(data$RR)
  }else{
    print(paste("no files on", DATE))
  }
  return(data)
}

lapply内部是否有办法将该值与files一起传递给Func_data_read()以使用函数中的两个变量并将其取回以将其保存到Func_Daily数据中？ 我想有一个简单的方法可以使用lapply来做到这一点，但到目前为止我还不知道如何做。 如果可能的话，我不想重建整个设置，因为它与脚本中的其他一些功能有关。 因此，使用lapply传递sum_dbefore和files并在Func_data_read()使用它们将是我的首选方式。

Answer 1

是的，假设所有files sum_before 相同 ，以下操作应做到：

Func_Daily <- function(DATAdir, DATE, RERUN){
  sum_dbefore <- Func_day_before(DATE)
  files <- Func_getFiles(DATE)
  if(length(files) > 0){
    data <- mclapply(files, Func_data_read, sum_dbefore = sum_dbefore, mc.cores = nCores)
    print(data)
  }
}

之前定义了Fun_data_read

Func_data_read <- function(file, sum_dbefore) {
  if(length(file) > 0){
    data <- lf_getNetCDF(file)
    data$RR[1] <- data$RR[1]+sum_dbefore
    data$RR_acc <- cumsum(data$RR)
  } else {
    print(paste("no files on", DATE))
  }
  return(data)
}

在上文中，我们为添加的输入参数sum_dbefore到Fun_data_read(...)我们通过sum_dbefore到Fun_data_read()通过mclapply为“可选参数FUN”。 请参阅用法下的mclapply文档 ：

mclapply（X，FUN，...，mc.preschedule = TRUE，mc.set.seed = TRUE，mc.silent = FALSE，mc.cores = getOption（“ cores”），mc.cleanup = TRUE）

和参数

... FUN的可选参数

希望这可以帮助。

Answer 2

假设我已正确理解您的信息，并且sum_dbefore是所有files的单个常量，那么您无需在mclapply其显式传递给Func_data_read(x) 。

当sum_dbefore是中遇到Func_data_read(x) ，R将搜索功能的封闭环境这个变量。 如果不存在，它将搜索封闭环境中的封闭环境，依此类推。 在这里可以找到很好的解释。

例如，

library(parallel)
q <- 10
mclapply(1:3, function(x) sqrt(x + q), mc.cores = 1)

# [[1]]
# [1] 3.316625
# 
# [[2]]
# [1] 3.464102
# 
# [[3]]
# [1] 3.605551

您的代码应该可以正常工作。