在 function 外部工作但在 R 中的 function 内部失败的参数：找不到 object

Question

我是 R 的新手。我正在尝试编写一个 function，它将按组对列向量执行计算并将结果作为新列绑定到 data.table。

我已经写了一个我最终会实现的简单版本，只测试一列值。 （最终会有几列值被评估，可能在函数内的循环中）。 一旦完成了多列值的所有计算，我将把数据缩减为不同的分组。

因为我想在所有列的计算完成之前保留所有行，所以我不想使用 function 聚合。 而且，因为我将处理数百万条记录，所以我想使用 data.table 函数。

我编写的用于评估一列的代码在 function 之外有效，但在 function 之内无效。当我尝试运行 function 时收到此错误：
"Error in eval(bysub, xss, parent.frame()): object 'id' not found" Traceback 指示错误消息指向的相同问题： 5. eval(bysub, xss, parent.frame()) 4. eval(bysub, xss, parent.frame())

我已阅读此错误的其他几个条目，但无法看到它们如何应用于我的问题。 你能帮助这个新手吗？

-- 这是一个简单的数据示例。 “phase”指的是一个时间段，“type”是一个字符串变量，指的是一种测试类型，“ind_abc”和“ind_def”标志“type”中是否存在abc或def字符串变量，“value”指的是ab c 或 def 测试的结果。

tests <- c("abc", "abc", "abc", "def", "def", "def", "abc", "abc", "abc", "abc", "def","abc", "abc","def", "abc", "abc", "abc", "abc")
vec1 <- c(101, 101, 101, 101, 102, 102, 102, 102, 102, 102, 103, 103, 103, 103, 104, 104, 104, 104)
vec2 <- c(0,0,0,1,0,0,1,1,0,0,1,1,0,0,0,1,1)
vec3 <- c(1,1,1,0,0,0,1,1,1,1,0,1,1,0,1,1,1,1)
vec4 <- c(0,0,0,1,1,1,0,0,0,0,1,0,0,1,0,0,0)
vec5 <- runif(18, min=3, max = 20)
mydata <-data.frame(cbind(vec1, vec2, tests, vec3, vec4, vec5))
colnames(x=mydata) <- c("id", "phase", "type", "ind_abc", "ind_def", "value")
mydataDT <- setDT(mydata)

-- 我的 function 使用 data.table 语法

critical_values <- function(dt, categ, result, id_var, time_var) {
  indicator <- paste("ind_", "categ", sep="")
  new <- paste("critical_", "categ", sep="") 
  paste("dt", "2", sep="") <- dt[indicator ==1, new:= max(result), by=.(id_var, time_var)]
  return(paste("dt", 2, sep=""))
}
critical_values(mydataDT, type, value, id, phase)

-- 测试内部 function - 这有效

temp2dt <- mydataDT
new <- paste("critical_", "categ", sep="")
temp2dt[ind_a1c ==1, new:= max(value), by=.(id, phase)]

Answer 1

如果你真的想用 function 来做，它可以像这样工作。 无需将数据分配给另一个 object，mydata 也将始终通过引用更新。 如果您真的想让 mydata 保持不变，您需要先制作一个副本，然后将该副本提供给 function，然后仅通过引用更新副本。

critical_values <- function(dt, categ, result, id_var, time_var) {
  dt[get(paste("ind_", categ, sep = "")) == 1, (paste("critical_", categ, sep = "")) := max(get(result)), by = .(get(id_var), get(time_var))]
}

critical_values(mydata, "abc", "value", "id", "phase") # adds "critical_abc" column by reference
critical_values(mydata, "def", "value", "id", "phase") # adds "critical_def" column by reference