R 缺少参数，没有默认值，但仅在循环中_R_Loops

R 缺少参数，没有默认值，但仅在循环中

r loops

R 缺少参数，没有默认值，但仅在循环中,r,loops,R,Loops,我编写了两个简单的自定义函数，目的是将它们合并到一个特定的函数中这些用于对数据进行子集划分。第一个不太具体： unspecific_subsetting=function(x,var1,var2){ subset(x, x$COL1 %in% var1 & x$COL2 %in% var2 & x$COL3 %in% "A") } 在x$COL3中，我放置了“A”，因为它是常量。第二个更具体，它做完全相同的事情，但它只包含选定的行：

我编写了两个简单的自定义函数，目的是将它们合并到一个特定的函数中

这些用于对数据进行子集划分。第一个不太具体：

unspecific_subsetting=function(x,var1,var2){
  subset(x, x$COL1 %in% var1 
         & x$COL2 %in% var2
         & x$COL3 %in% "A")
}

在

x$COL3

中，我放置了

“A”

，因为它是常量。第二个更具体，它做完全相同的事情，但它只包含选定的行：

specific_subsetting=function(x,var1,var2,year){
  subset(x, x$COL1 %in% var1  
         & x$COL2 %in% var2
         & x$COL3 %in% "A"
         & x$COL4 %in% (year+1))
}

我写了

（year+1）

，但稍后我可能也会将其更改为variable。我使用的最后一个函数是简单的百分比变化：

pcchange=function(x){  c( NA, diff(x)/x[-length(x)] ) }

所以现在是时候解释了——我希望将所有这些函数组合成一个方便的函数，它计算某些减分数据集的百分比变化，然后从所选行返回pcchange值。看起来是这样的：

big_function=function(x,var1,var2,year){
  x=unspecific_subsetting(x, var1, var2)
  x=data.frame(x,"growth"=(pcchange(x$COLn)*100))
  x=getforecast(x,var1,var2,year)}

for (i in 1:length(df.names.list)){
assign(NEW.df.names.list[i],big_function(get(df.names.list[i])),var1,var2,year.list[i])}

COL1    COL2        COL3    COL4    COLn
CarBrand1   Gas        A    2014    5.34
CarBrand1   Gas        A    2010    1.46
CarBrand1   Gas        A    2007    1.18
CarBrand1   Diesel     A    2006    1.27
CarBrand1   Electric   A    2013    1.78
CarBrand1   Electric    A   2001    1.44
CarBrand2   Electric    A   2007    1.39
CarBrand2   Diesel      A   2004    1.04
CarBrand2   Gas         A   2009    1.89
CarBrand2   Gas         A   2004    1.83
CarBrand2   Electric    A   2000    1.69
CarBrand2   Electric    A   2001    1.61
CarBrand2   Electric    A   2013    1.29
CarBrand2   Diesel      A   2001    2.00
CarBrand2   Diesel      A   2006    1.78
CarBrand2   Gas         A   2010    1.10
CarBrand2   Gas         A   2002    1.51
CarBrand2   Gas         A   2012    1.78
CarBrand2   Electric    A   2009    1.84
CarBrand3   Gas         A   2013    1.24
CarBrand3   Gas         A   2009    1.98
CarBrand3   Gas         A   2015    1.91
CarBrand3   Gas         A   2007    1.14
CarBrand3   Diesel      A   2000    1.54
CarBrand3   Diesel      A   2013    1.60

newdf=0
output=0
NEW.df.names.list=c("output")
df.names.list=c("mydf")
year.list=2012
for (i in 1:length(df.names.list)){
  assign(NEW.df.names.list[i],big_function(get(df.names.list[i])),"CarBrand3","Diesel",year.list[i])}

更具体地说，它基本上是对数据的某些部分进行子集化，然后计算并向df添加带有pcchanges的新列，最后返回所需的行。这个功能有效。而且很有魅力。当我把它放入循环时，问题就开始了。到目前为止，我是基于列表编写循环的，所以看起来是这样的：

big_function=function(x,var1,var2,year){
  x=unspecific_subsetting(x, var1, var2)
  x=data.frame(x,"growth"=(pcchange(x$COLn)*100))
  x=getforecast(x,var1,var2,year)}

for (i in 1:length(df.names.list)){
assign(NEW.df.names.list[i],big_function(get(df.names.list[i])),var1,var2,year.list[i])}

COL1    COL2        COL3    COL4    COLn
CarBrand1   Gas        A    2014    5.34
CarBrand1   Gas        A    2010    1.46
CarBrand1   Gas        A    2007    1.18
CarBrand1   Diesel     A    2006    1.27
CarBrand1   Electric   A    2013    1.78
CarBrand1   Electric    A   2001    1.44
CarBrand2   Electric    A   2007    1.39
CarBrand2   Diesel      A   2004    1.04
CarBrand2   Gas         A   2009    1.89
CarBrand2   Gas         A   2004    1.83
CarBrand2   Electric    A   2000    1.69
CarBrand2   Electric    A   2001    1.61
CarBrand2   Electric    A   2013    1.29
CarBrand2   Diesel      A   2001    2.00
CarBrand2   Diesel      A   2006    1.78
CarBrand2   Gas         A   2010    1.10
CarBrand2   Gas         A   2002    1.51
CarBrand2   Gas         A   2012    1.78
CarBrand2   Electric    A   2009    1.84
CarBrand3   Gas         A   2013    1.24
CarBrand3   Gas         A   2009    1.98
CarBrand3   Gas         A   2015    1.91
CarBrand3   Gas         A   2007    1.14
CarBrand3   Diesel      A   2000    1.54
CarBrand3   Diesel      A   2013    1.60

newdf=0
output=0
NEW.df.names.list=c("output")
df.names.list=c("mydf")
year.list=2012
for (i in 1:length(df.names.list)){
  assign(NEW.df.names.list[i],big_function(get(df.names.list[i])),"CarBrand3","Diesel",year.list[i])}

因此，正如您所看到的，我正在尝试创建新的dfs，每个dfs只包含选定的行（顺便说一句：我知道我的“子集”函数在

big\u函数中重叠，但我不介意）。这将返回一个错误：
  Error in unspecific_subsetting(x, var1, var2) : 
  argument "var1" is missing, with no default

我检查过，这个问题考虑了每个函数中的每一个参数，它只返回了第一个R。
我完全不知道这里的问题是什么，我用过几次类似的循环，从来没有这样的结果
 我设法重现了测试数据上的错误。我的测试结果如下所示：
big_function=function(x,var1,var2,year){
  x=unspecific_subsetting(x, var1, var2)
  x=data.frame(x,"growth"=(pcchange(x$COLn)*100))
  x=getforecast(x,var1,var2,year)}

for (i in 1:length(df.names.list)){
assign(NEW.df.names.list[i],big_function(get(df.names.list[i])),var1,var2,year.list[i])}

COL1    COL2        COL3    COL4    COLn
CarBrand1   Gas        A    2014    5.34
CarBrand1   Gas        A    2010    1.46
CarBrand1   Gas        A    2007    1.18
CarBrand1   Diesel     A    2006    1.27
CarBrand1   Electric   A    2013    1.78
CarBrand1   Electric    A   2001    1.44
CarBrand2   Electric    A   2007    1.39
CarBrand2   Diesel      A   2004    1.04
CarBrand2   Gas         A   2009    1.89
CarBrand2   Gas         A   2004    1.83
CarBrand2   Electric    A   2000    1.69
CarBrand2   Electric    A   2001    1.61
CarBrand2   Electric    A   2013    1.29
CarBrand2   Diesel      A   2001    2.00
CarBrand2   Diesel      A   2006    1.78
CarBrand2   Gas         A   2010    1.10
CarBrand2   Gas         A   2002    1.51
CarBrand2   Gas         A   2012    1.78
CarBrand2   Electric    A   2009    1.84
CarBrand3   Gas         A   2013    1.24
CarBrand3   Gas         A   2009    1.98
CarBrand3   Gas         A   2015    1.91
CarBrand3   Gas         A   2007    1.14
CarBrand3   Diesel      A   2000    1.54
CarBrand3   Diesel      A   2013    1.60

newdf=0
output=0
NEW.df.names.list=c("output")
df.names.list=c("mydf")
year.list=2012
for (i in 1:length(df.names.list)){
  assign(NEW.df.names.list[i],big_function(get(df.names.list[i])),"CarBrand3","Diesel",year.list[i])}

前两列是汽车品牌和发动机类型，第三列是常数，第四列是年份，最后一列是随机值。我将自定义函数完全像第一篇文章一样放入R中，因此我的测试代码如下所示：
big_function=function(x,var1,var2,year){
  x=unspecific_subsetting(x, var1, var2)
  x=data.frame(x,"growth"=(pcchange(x$COLn)*100))
  x=getforecast(x,var1,var2,year)}

for (i in 1:length(df.names.list)){
assign(NEW.df.names.list[i],big_function(get(df.names.list[i])),var1,var2,year.list[i])}

COL1    COL2        COL3    COL4    COLn
CarBrand1   Gas        A    2014    5.34
CarBrand1   Gas        A    2010    1.46
CarBrand1   Gas        A    2007    1.18
CarBrand1   Diesel     A    2006    1.27
CarBrand1   Electric   A    2013    1.78
CarBrand1   Electric    A   2001    1.44
CarBrand2   Electric    A   2007    1.39
CarBrand2   Diesel      A   2004    1.04
CarBrand2   Gas         A   2009    1.89
CarBrand2   Gas         A   2004    1.83
CarBrand2   Electric    A   2000    1.69
CarBrand2   Electric    A   2001    1.61
CarBrand2   Electric    A   2013    1.29
CarBrand2   Diesel      A   2001    2.00
CarBrand2   Diesel      A   2006    1.78
CarBrand2   Gas         A   2010    1.10
CarBrand2   Gas         A   2002    1.51
CarBrand2   Gas         A   2012    1.78
CarBrand2   Electric    A   2009    1.84
CarBrand3   Gas         A   2013    1.24
CarBrand3   Gas         A   2009    1.98
CarBrand3   Gas         A   2015    1.91
CarBrand3   Gas         A   2007    1.14
CarBrand3   Diesel      A   2000    1.54
CarBrand3   Diesel      A   2013    1.60

newdf=0
output=0
NEW.df.names.list=c("output")
df.names.list=c("mydf")
year.list=2012
for (i in 1:length(df.names.list)){
  assign(NEW.df.names.list[i],big_function(get(df.names.list[i])),"CarBrand3","Diesel",year.list[i])}

我在多个dfs上工作，这只会导致on循环，但它会给我完全相同的错误。我知道这并不是完全回答我自己的问题，它更像是扩展…
你能提供一些数据吗？首先要检查的是：当错误发生时，你在var1
中有什么？我使用“回答你的问题”使文章更容易写。