Object not found błąd z ddply wewnątrz funkcji

Dzisiejszym rozwiązaniem tego pytania jest przekształcenie summarize w here(summarize). np.

myFunction <- function(x, y){
    NewColName = "a"
    z = ddply(x, y, here(summarize),
            Ave = mean(eval(parse(text=NewColName)), na.rm=TRUE)
    )
    return(z)
}

here(f), dodane 2012-02-12 (19: 00)

Czasami napotykam takie problemy, gdy łączę ddply z summarize lub transform lub czymś takim i nie będąc wystarczająco inteligentnym, aby odkrywać tajniki nawigacji w różnych środowiskach, zwykle robię krok na bok, po prostu nie używając summarize, a zamiast tego używając mojej własnej anonimowej funkcji:

myFunction <- function(x, y){
    NewColName <- "a"
    z <- ddply(x, y, .fun = function(xx,col){
                             c(Ave = mean(xx[,col],na.rm=TRUE))}, 
               NewColName)
    return(z)
}

myFunction(df,sv)

Oczywiście robienie tego "ręcznie" jest kosztowne, ale często unika się bólu głowy związanego z rozwiązywaniem problemów związanych z oceną, które wynikają z połączenia ddply i summarize. To nie do powiedzmy, że Hadley nie znajdzie rozwiązania...

Problem tkwi w kodzie samego pakietu plyr. W funkcji summarize znajduje się linia eval(substitute(...),.data,parent.frame()). Wiadomo, że rodzic.frame() potrafi robić całkiem fajne i nieoczekiwane rzeczy. T

Rozwiązanie @James jest bardzo dobrym obejściem, ale jeśli dobrze pamiętam, sam @Hadley powiedział wcześniej, że pakiet plyr nie był przeznaczony do użycia w funkcjach.

Dlatego daję ci podstawowe rozwiązanie problemu:

myFunction <- function(x, y){
    NewColName = "a"
    z = aggregate(x[NewColName],x[y],mean,na.rm=TRUE)
    return(z)
}
> myFunction(df,sv)
  b   a
1 0 1.5
2 1 3.5

Wygląda na to, że masz problem ze środowiskiem. Globalny przydział rozwiązuje problem, ale kosztem własnej duszy: {]}

library(plyr)

a = c(1,2,3,4)
b = c(0,0,1,1)
c = c(5,6,7,8)
d.f = data.frame(a,b,c)
sv = c("b")

ColName = "a"
ddply(d.f, sv, summarize,
        Ave = mean(eval(parse(text=ColName)), na.rm=TRUE)
)

myFunction <- function(x, y){
    NewColName <<- "a"
    z = ddply(x, y, summarize,
            Ave = mean(eval(parse(text=NewColName)), na.rm=TRUE)
    )
    return(z)
}

myFunction(x=d.f,y=sv)

eval szuka rodzica.ramka (1) Więc jeśli zamiast tego zdefiniujesz NewColName poza Mojafunkcją, powinno działać:

rm(NewColName)
NewColName <- "a"
myFunction <- function(x, y){

    z = ddply(x, y, summarize,
            Ave = mean(eval(parse(text=NewColName)), na.rm=TRUE)
    )
    return(z)
}
myFunction(x=d.f,y=sv)

Używając get do wyciągnięcia mojego.parse z wcześniejszego środowiska, możemy zbliżyć się znacznie bliżej, ale nadal musimy przekazać curenv jako globalny:

myFunction <- function(x, y){
    NewColName <- "a"
    my.parse <- parse(text=NewColName)
    print(my.parse)
    curenv <<- environment()
    print(curenv)

    z = ddply(x, y, summarize,
            Ave = mean( eval( get("my.parse" , envir=curenv ) ), na.rm=TRUE)
    )
    return(z)
}

> myFunction(x=d.f,y=sv)
expression(a)
<environment: 0x0275a9b4>
  b Ave
1 0 1.5
2 1 3.5

Podejrzewam, że ddply ocenia wGlobalEnv już, dlatego wszystkie strategie parent.frame() i sys.frame(), które wypróbowałem, zawiodły.