问题标签 [do.call]
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r - plot() 和 do.call():如果使用“...”,如何将表达式传递给绘图标题?
运行以下代码时,我获得Error in as.graphicsAnnot(text) : could not find function "bold"
. 我怎样才能解决这个问题?
我的目标是使用列表margs
将其他参数传递给mtext()
. 这通常是用 完成的...
,但这些参数已经传递给plot()
.
r - do.call 和 curve 不能在另一个函数环境中绘制函数
我面临一个关于do.call和curve的奇怪问题:
func1构造func2和func3绘制构造的func2。但是当我运行func3时,会显示以下错误:
但是,当我运行func1并手动绘制输出(不应用func3)时, 将绘制 func2:
这里发生的事情让我很困惑,我不知道为什么do.call不能在func3本地环境中绘制func2 。
谢谢
r - 在R中逐行合并多个data.frame
我想在 R 中使用merge
多个,做一个完整的外连接。为此,我希望执行以下操作:data.frame
row.names
我希望得到的是:
r - 在R中交织两个data.frames
我想data.frame
在 R 中交织两个。例如:
我希望结果看起来像:
通过cbind
ing x[1]
with y[1]
, x[2]
withy[2]
等获得。
最干净的方法是什么?现在,我的解决方案包括将所有内容都吐出到列表中并合并。这很丑陋:
r - 在 do.call 中使用 rbind 时如何避免重命名行?
我正在尝试绑定列表中元素的一些子元素
名单OC
如下
我正在puts
对 OC 的每个列表元素中的所有数据框进行基本的 rbind,
但是,每个行名都会附加其父元素的名称。有没有办法避免这种情况?
我尝试设置deparse.level = 0
为rbind
,但结果不是我想要的..
r - 使用 do.call 因子进行缩放 - 重置值错误
这是我在这里提出的问题的扩展: 在计算后将因子均值放入数据集中
现在我已经基本标准化了我有兴趣使用的所有统计数据,我想在数据集中搜索与这些数据相交的人。因此,我正在搜索这样的数据集:
寻找所有这三件事都为真的玩家,但是当我运行它时,它会将 Scaled K.AB 值重置为 0.5、1 或 2,然后不使用该参数进行搜索。以这种方式搜索数据集是否有问题,或者是否有更好的方法以同样的方式在数据集中查找人员?
这是一些示例数据,但它与我使用 4000 条记录时没有相同的问题:
谢谢!
r - 根据输入动态更改列名
我正在尝试根据输入动态命名数据框的输出。
目前,输出如下所示:
但是,我希望它看起来像这样:
我认为答案与 match.call/do.call 有关,但在使用这些函数时,我的知识充其量是模糊的。有谁知道这是否可能?
谢谢你的帮助!
r - 如何将列表的每个元素作为未命名参数传递给函数?
假设我有一些模型存储在列表中:
我想用stats::AIC
. 我正在寻找我会从中得到的输出AIC(mods[[1]], mods[[2]], mods[[3]])
,但我希望它能够概括为任意长的列表。我以为
会起作用,但它会返回一些非常冗长且无益的东西。(如果列表已命名,则会导致错误,除非其中一个名称是object
,对应于 的第一个参数AIC
,但随后您将再次获得详细输出。)
失败后do.call
,我开始思考eval(parse())
解决方案,但我想我应该先在这里问。
r - R - 将数据帧列表合并到一个数据帧中,按行缺失值
我对如何在 R 中将事物合并在一起这个非常常见的问题有所不同。
我在特定文件夹中有一组 .txt 文件,并且我编写了一个函数:
- 列出我想要的文件,然后为每个文件
- 读取文件
- 对数据进行子集化(仅提取感兴趣的行和列)
- 对数据进行一些计算
- 将这些新值添加到列表中。
我最终得到的是一个具有以下结构的列表:
对于每个变量(Var1, Var2, Var3,
...),我有一列Sample
和一列数值。
Sample
始终是 14 个级别的因子;这些水平对于每个变量都是相同的。
问题是某些变量(Var3
如上)没有对Sample
.
我想要结束的是一个有 14 行的数据框(每个级别一个Sample
)。第一列应该是Sample
; 那么对于每个变量,应该有一列包含相应的数值,如下所示:
我一直在尝试这样做do.call
,但不知道如何为by
;传递参数。cbind
由于缺少值而变得不高兴。关于如何做到这一点的任何想法?
谢谢!
编辑:根据joran的要求:
r - R:总结转换 do.call()-summary
由于包中的stepAIC()
函数MASS
在函数中使用时会出现问题,因此我将其与do.call()
(在此处描述)一起使用。我的问题听起来很简单,但我找不到解决方案:当我do.call()
用于lm()
具有多个栅格图层的模型时,所有图层都保存在模型中。如果我想打印一个summary()
模型,它会在输出中写入所有层,它会变得非常混乱。我怎样才能得到一个“正常”的summary
输出,就像我没有使用一样do.call
?
这是一个简短的例子:
创建栅格图层列表:
将它们转换为data.frame
:
用于do.call
模型lm
:
summary()
输出如下所示:
在这个小例子中,这看起来还不错,但是当您使用 10 层或更多raster
层且每层大约有 32k 值时,它就会变得一团糟。所以我想让输出看起来像我只使用summary(lm)
没有的函数do.call
: