函数-R 中的可选参数

Question

这是一个可重现的例子-

cars<-data.frame(mtcars)
cars_function<-function(mpg,data, parameter1, parameter2=NULL) {
   if(is.null(parameter2)) {
       a<- aggregate(mpg ~parameter1,data,mean )
       a<-round(a, digits = 0)
   } else {
       a<- aggregate(mpg ~parameter1+parameter2,data,mean)
       a<-round(a, digits = 0)
   }
}

cars_res1 <- cars_function(mpg=cars$mpg, parameter1 = cars$vs, data = cars)
cars_res2 <- cars_function(mpg=cars$mpg, parameter1 = cars$vs, parameter2 = cars$am,data = cars)

此处参数2为可选参数。使用聚合计算平均值后的步骤是相同的，即四舍五入。对于我的实际数据，我执行了多次计算，之后还有一些常见的附加步骤（四舍五入、更改列名等），这使得代码非常长，即使这些步骤是重复的。

我怎样才能避免这种情况？

在这种情况下，两个 if-else 都给我相同的输出，即均值。那么有没有可能做这样的事情呢？

cars_function1<-function(mpg,data, parameter1,parameter2=NULL){
   a <- aggregate(mpg ~parameter1+parameter2,data,mean)
   a <- round(a, digits = 0) 
}

cars_new_res1 <- cars_function1(mpg=cars$mpg, parameter1 =    cars$vs, parameter2 = NULL, data = cars) 
##It ignores parameter 2 here
cars_new_res2 <- cars_function1(mpg=cars$mpg, parameter1 = cars$vs, parameter2 = cars$am, data = cars)

Answer 1

这个方法比较灵活一点-

cars_function<-function(data,y,x){
  f <- as.formula(paste(y,"~", paste(x, collapse="+")))
  a <- aggregate(f,data,mean)
  a <- round(a, digits = 0) 
}

out1 <- cars_function(data=mtcars,y="mpg",x=c("vs"))
out2 <- cars_function(data=mtcars,y="mpg",x=c("vs","am"))

函数-R 中的可选参数

Optional arguments in function-R

r

function

if-statement

optional-parameters

optional-arguments