使用mapply和“.”

Question

在R中，我试图将可选参数...传递给使用mapply的自定义函数，但没有成功。以下是我要做的事：

我已将一项职能定义为：

require(dplyr) 
CustomFunc <- function(...,a,b) {
Data %>% 
         mutate (X1 = a * Column1,
                 X2 = b * Column2) %>%
         group_by(...) %>%
         summarise( GrandTotal =sum(X1/X2) )
}

通过传递例如，我可以很好地使用这个函数

CustomFunct(a= 4, b = 7)

或者，例如，这也适用于：

CustomFunct(ColumnHeader1,ColumnHeader2,
            a= 4, b = 7)

这里的关键是要注意，第一个参数...是/是可选的，可以是可变长度的(在这里，我传递ColumnHeader1和ColumnHeader2)。

但是，我希望看到a和b的输入数组的笛卡儿联接的CustomFunct结果，例如：

a <- c(3,6,12,24)
b <- c(1,7)

我使用以下方法创建了a和b的所有组合：

inputs <- expand.grid( a = c(3,6,12,24), 
                       b = c(1,7) )

我可以让CustomFunct使用以下代码工作

mapply(CustomFunct,
       a = inputs$a,
       b = inputs$b)

然而，我想要的是能够将可选的参数...传递给CustomFunct，在我的脑海中会是这样的：

mapply(CustomFunct,
       ... = list(ColumnHeader1,ColumnHeader2),
       a = inputs$a,
       b = inputs$b)

然而，这是行不通的。有人能帮我找到正确的语法吗？

Answer 1

不如使用dplyr代替：

inputs %>% rowwise() %>% do(CustomFunc(ColumnHeader1, a=.$a, b=.$b))

Answer 2

只需删除... =和列表：

mapply(CustomFunct,
       ColumnHeader1, ColumnHeader2,
       a = inputs$a,
       b = inputs$b)

但是，CustomFunct在其...参数中使用非标准的计算。这本身很好，但是mapply对其所有参数执行标准计算。因此，mapply会抱怨ColumnHeader1不存在。要解决这一问题，请使用标准评估dplyr函数(在本例中为group_by_)：

CustomFunc <- function(..., a, b) {
    Data %>% 
        mutate(X1 = a * Column1,
               X2 = b * Column2) %>%
        group_by_(...) %>%
        summarize(GrandTotal = sum(X1 / X2))
}

mapply(CustomFunct, 'Columnheader1', 'ColumnHeader2',
       a = inputs$a, b = inputs$b)

如果您想继续在非标准计算中使用CustomFunct，则应该执行dplyr所做的操作，并提供两个版本: NSE CustomFunct和标准计算CustomFunct_，然后在后者中使用mapply。