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以下函数的目的是更容易地进行自引用分配。（如此处建议：递归引用数据框）

所以，而不是

 # this  
 myDataFrame$variable[is.na(myDataFrame$variable)] <- 0

 # we can have this: 
 NAto0(myDataFrame$variable)

这些函数适用于矢量，但在 *ply'ing 时效果较差

我遇到了关于match.call()函数部分的两个问题selfAssign() （代码如下）。问题是：

  1. 如果它是从 *apply-type 函数调用的，我如何从函数中确定它？
  2. 如何将调用追溯到正确的变量环境？

我在结尾处包含了适用于该n陈述的论点。我想知道我是否可以以某种方式利用类似于selfAssign(.)evaln

 sapply(df, NAto0, n=2)

也许在 selfAssign 中有类似的东西sys.parent(n)（我试过了，要么我没有做对，要么它不起作用）

任何建议将不胜感激。

功能

这些函数是 selfAssign 的包装器，将在*apply调用中使用。

NAtoNULL <- function(obj, n=1) {
# replace NA's with NULL
  selfAssign(match.call()[[2]], is.na(obj), NULL, n=n+1)
}

NAto0 <- function(obj, n=1) {
# replace NA's with 0
  selfAssign(match.call()[[2]], is.na(obj), 0, n=n+1)
}

NAtoVal <- function(obj, val, n=1) {
  selfAssign(match.call()[[2]], is.na(obj), val, n=n+1)  
}

ZtoNA <- function(obj, n=1) {
# replace 0's with NA

  # TODO: this may have to be modified if obj is matrix
  ind <- obj == 0
  selfAssign(match.call()[[2]], ind, NA, n=n+1)
}

selfAssign是执行工作的函数以及错误的来源

selfAssign <- function(self, ind, val, n=1, silent=FALSE) {
## assigns val to self[ind] in environment parent.frame(n)
## self should be a vector.  Currently will not work for matricies or data frames

  ## GRAB THE CORRECT MATCH CALL
  #--------------------------------------
      # if nested function, match.call appropriately
      if (class(match.call()) == "call") {
        mc <- (match.call(call=sys.call(sys.parent(1))))   ## THIS LINE PROBABLY NEEDS MODIFICATION
      } else {
        mc <- match.call()
      }

      # needed in case self is complex (ie df$name)
      mc2 <- paste(as.expression(mc[[2]]))


  ## CLEAN UP ARGUMENT VALUES
  #--------------------------------------
      # replace logical indecies with numeric indecies
      if (is.logical(ind))
        ind <- which(ind) 

      # if no indecies will be selected, stop here
      if(identical(ind, integer(0)) || is.null(ind)) {
        if(!silent) warning("No indecies selected")
        return()
      }

      # if val is a string, we need to wrap it in quotes
      if (is.character(val))
        val <- paste('"', val, '"', sep="")

      # val cannot directly be NULL, must be list(NULL)
      if(is.null(val))
        val <- "list(NULL)"


  ## CREATE EXPRESSIONS AND EVAL THEM
  #--------------------------------------
     # create expressions to evaluate
     ret <- paste0("'[['(", mc2, ", ", ind, ") <- ", val)

     # evaluate in parent.frame(n)
     eval(parse(text=ret), envir=parent.frame(n))
}
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1 回答 1

1

请注意，我不赞同这种类型的东西，但赞同理解 R 是如何工作的愿望，以便您可以根据需要做这些东西。

以下内容sapply仅适用，因此仅部分回答了您的问题，但确实列出了您可以采取的策略。正如我在之前的评论中所指出的那样，要使它变得健壮是非常困难的，但是我可以在sapply通话的特定上下文中回答 1 和 2

  1. 用于sys.calls获取跟踪堆栈
  2. 使用sys.frame并sys.parents获得合适的评估环境

使用您想要的策略类型将列表中的所有向量转换为 NA 的非稳健说明性实现：

get_sapply_call <- function(x) get_sapply_call_core(x)  # To emulate your in-between functions
get_sapply_call_core <- function(x) {
  if((c.len <- length(s.calls <- sys.calls())) < 4L) return("NULL")
  if(s.calls[[c.len - 2L]][[1L]] == quote(lapply) &     # Target sapply calls only
     s.calls[[c.len - 3L]][[1L]] == quote(sapply) &
     s.calls[[c.len - 1L]][[1L]] == quote(FUN)) {
    mc.FUN <- s.calls[[c.len - 1L]]
    mc.sa <- match.call(definition=sapply, s.calls[[c.len - 3L]])  # only need to match sapply b/c other calls are not user calls and as such structure is known
    call.txt <- paste0(
      as.character(mc.sa[[2L]]), "[[", mc.FUN[[2L]][[3L]], 
      "]] <- rep(NA, length(", as.character(mc.sa[[2L]]), "[[", mc.FUN[[2L]][[3L]], 
      "]]))"
    )
    call <- parse(text=call.txt)
    eval(call, envir=sys.frame(sys.parents()[c.len - 3L]))
    return(call.txt)
  }
  return("NULL")
}
df <- data.frame(a=1:10, b=letters[1:10])
sapply(df, get_sapply_call)
#                                     a                                     b 
# "df[[1]] <- rep(NA, length(df[[1]]))" "df[[2]] <- rep(NA, length(df[[2]]))" 
df
#     a  b
# 1  NA NA
# 2  NA NA
# 3  NA NA
# 4  NA NA
# ...

对于不同的函数，您将需要不同的逻辑，*apply如果您的函数以其他方式间接调用，则需要更多不同的逻辑。此外，这绝对是一个快速而肮脏的实现，因此即使sapply您可能需要添加一些东西以使其更健壮。并且不能保证sapply实现在未来不会改变上述所有内容。

编辑：请注意，您可以完全回避您遇到的问题match.call

于 2013-12-18T00:12:50.237 回答