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有没有办法编写一个函数，其中一个参数指示要应用什么函数？

例如，如果我有一个功能：

mf = function(data, option, level)

我想在哪里选择来判断是否计算mean,median或sd数据集？

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是的，一种选择是将函数传递给option. 例如

mf <- function(data, option) {
    option <- match.fun(option)
    option(data)
}

set.seed(42)
dat <- rnorm(10)
mf(dat, option = mean)

这使：

> set.seed(42)
> dat <- rnorm(10)
> mean(dat)
[1] 0.5472968
> mf(dat, option = mean)
[1] 0.5472968
> sd(dat)
[1] 0.8354488
> mf(dat, option = sd)
[1] 0.8354488

match.fun()是匹配可用函数的标准 R 方式。在示例中，我传递了函数本身，但match.fun()允许以其他方式引用函数，例如作为字符串：

> mf(dat, option = "mean")
[1] 0.5472968

match.fun()返回一个可以用作任何其他函数的函数，因此option()该函数与传递给参数的函数本质上相同，option或者是在参数中命名的option函数。

目前尚不清楚该level论点应该如何用于我忽略了上面的内容。

我可能应该补充一点，如果您想将任何参数传递给应用函数，那么您将希望...在函数定义中使用，例如：

mf <- function(data, option, ...) {
    option <- match.fun(option)
    option(data, ...)
}

因此我们可以做这样的事情

set.seed(42)
dat2 <- rnorm(10)
dat2[4] <- NA
mean(dat2)
mean(dat2, na.rm = TRUE)
mf(dat2, mean, na.rm = TRUE)

最后三行给出

> mean(dat2)
[1] NA
> mean(dat2, na.rm = TRUE)
[1] 0.5377895
> mf(dat2, mean, na.rm = TRUE)
[1] 0.5377895
于 2012-05-02T21:45:00.997 回答
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R中的“数据集”通常意味着一个数据帧并且没有median.data.frame，所以你需要同时使用lapply和do.call：

  df <- data.frame(x=rnorm(10), y=rnorm(10))
 mf = function(data, option="mean") {lapply( data, 
                                       function(col) do.call(option, list(col))) }
 mf(df)
#-------------
$x
[1] 0.01646814

$y
[1] 0.5388518

你没有指出应该做什么“级别”，所以我把它排除在等式之外，

> mf(df, sd)
$x
[1] 1.169847

$y
[1] 0.8907117
于 2012-05-02T21:40:19.353 回答