如何编写函数以返回绘图和对象（data.frame）？

说明和目标：在R Studio中，我想定义一个函数，如果给定data.frame的列包含太多的缺失值，则该函数会删除该列，缺失值由以百分比表示的截止值定义。此函数应返回有关subseted data.frame的信息（剩余列数和缺失案例的剩余份额）以及subseted data.frame本身，以供进一步分析。此外，应该有一个选项，可以使用同名包的函数

vis_miss（）

可视化剩余的缺失案例

使用的软件包：

library(tidyverse)
library(vismiss)

my.data <- tibble(col_1 = c(1:5),
                  col_2 = c(1,2,NA,NA,NA))

cut_cols <- function(df, na.perc.cutoff, vis_miss=FALSE) {
  df <- df[lapply(df, function(x) sum(is.na(x)) / length(x)) < na.perc.cutoff]
  cat(paste0("Remaining cols: ", ncol(df)),
      paste0("\nRemaining miss: ", paste0(round(sum(is.na(df)) / prod(dim(df)) * 100, 2), "%\n")))
  if (vis_miss==TRUE) {return(vis_miss(df[1:nrow(df),c(1:ncol(df))], warn_large_data=F))}
  df
}

cut_cols(my.data, 0.5, vis_miss = F) # without visualization
cut_cols(my.data, 0.5, vis_miss = T) # with visualization

数据：

library(tidyverse)
library(vismiss)

my.data <- tibble(col_1 = c(1:5),
                  col_2 = c(1,2,NA,NA,NA))

cut_cols <- function(df, na.perc.cutoff, vis_miss=FALSE) {
  df <- df[lapply(df, function(x) sum(is.na(x)) / length(x)) < na.perc.cutoff]
  cat(paste0("Remaining cols: ", ncol(df)),
      paste0("\nRemaining miss: ", paste0(round(sum(is.na(df)) / prod(dim(df)) * 100, 2), "%\n")))
  if (vis_miss==TRUE) {return(vis_miss(df[1:nrow(df),c(1:ncol(df))], warn_large_data=F))}
  df
}

cut_cols(my.data, 0.5, vis_miss = F) # without visualization
cut_cols(my.data, 0.5, vis_miss = T) # with visualization

问题：

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正如您在上面的示例中可能已经看到的，只有第一行（其中

vis_miss=F

实际返回data.frame），而不是第二行（其中

vis_miss=T

）。我假设这是因为额外的

if（）{}

子句，它返回一个绘图，然后在不打印

df

的情况下结束进程。是否有办法防止这种情况发生，以便第一行也返回新的data.frame？

您正确地怀疑

if（）{}

子句正在阻止df打印。我认为

return（）

会阻止任何函数进一步运行。如果是这样的话，那么最好将它放在任何函数的末尾

此外，使用

print（df）

确保函数输出数据帧。下面是对代码的一些更改

cut_cols <- function(df, na.perc.cutoff, vis_miss=FALSE) {
  df <- df[lapply(df, function(x) sum(is.na(x)) / length(x)) < na.perc.cutoff]
  cat(paste0("Remaining cols: ", ncol(df)),
      paste0("\nRemaining miss: ", paste0(round(sum(is.na(df)) / prod(dim(df)) * 100, 2), "%\n")))
  print(df)
  if (vis_miss==TRUE) {return(vis_miss(df[1:nrow(df),c(1:ncol(df))], warn_large_data=F))}
}

cut_cols(my.data, 0.5, vis_miss = T)

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cut\u cols您可以将结果包装在一个列表中：
list（df，plot）
太棒了，谢谢！将绘图和df存储在列表中有什么好处？哦，我刚刚注意到，
cut_cols（）->out
不再工作，使用新函数（没有列表），可能是因为函数只是“打印”无需将其作为对象返回以供进一步分析…@Fabian的好处是能够将其存储在对象中以供以后使用或打印。你的第二个评论是什么？你是说将输出放在列表中的函数不再打印了吗？我想在管道命令中使用它，该命令当前看起来是这样的（使用列表方法）：
cut_cols（my.data，0.5）%>%.[1]%>%…->->新建。数据
。这是可行的。另一种方法（不将其存储在列表中）的问题是，该函数不再输出用于进一步分析的df，或者更准确地说，不再输出可以输入管道命令的df。