R 创建函数时意外覆盖输出

我是R新手，所以这可能很简单，但我写的函数有一个问题-我需要它返回更新的数据帧，但它返回的是原始数据帧

我在R中创建了一个函数，其中输入是1）空数据帧，

信号

（有两列，

时间

和

导入

，2）实施天数向量治疗（例如，30、60、90表示在这些天进行治疗）和3）

模型拟合

，这就产生了一条曲线，显示了治疗是如何随着时间的推移而逐渐消失的。输出是新的数据帧，它使用治疗天数向量将数据从

model_fit

引入信号$import列和相应的时间

我为我的函数测试了我的每一行代码，它们都正常工作——我的问题是我不知道如何正确地返回更新后的数据帧。这是我的密码：

#Initial vectors for days post treatment, % killed
x <- c(4, 30, 60, 90, 120, 210, 360) #days post treatment
z <- c(1.0, 0.99, 0.99, 0.79, 0.7, 0.02, 0) #% killed

#create model fit:
fit2 <- nls(z ~ SSlogis(x, Asym, xmid, scal), data = data.frame(x, z))
summary(fit2)

lines(seq(0, 400, length.out = 400),
      predict(fit2, newdata = data.frame(x = seq(0.5, 400, length.out = 400))))

# Create function:
trt.function <- function(model_fit, vector_of_trt_days, signal) {
  #inputs
  times <- seq(0, 20000, by = 1)
  signal <- data.frame(times = times, import = rep(0, length(times)))
  Asym<-summary(fit2)$parameters[1,1]
  xmid<-summary(fit2)$parameters[2,1]
  scal<-summary(fit2)$parameters[3,1]
  trt.start = vector_of_trt_days
  trt.end = c(trt.start + 400)
  trt.segments <- unlist(Map(':', trt.start, trt.end))
  time.segments <- rep(0:401, times=length(trt.start))
  signal$import[trt.segments] = (Asym / (1 + exp((xmid - times[time.segments] / scal))))
  return(signal)
}

---

传递给函数的

信号

和

向量天数

是什么？在最后一行代码中，您正在索引

时间

，其中索引从0开始。在

R

中，索引从1开始如果我在函数中使用

out，我得到
out，我是说在函数内部，第三行是创建
信号
信号啊，我明白了。谢谢，主要问题是我完全忘了做你用
out显示的内容
#Create empty dataframe
times <- seq(0, 20000, by = 1)
signal <- data.frame(times = times, import = rep(0, length(times)))

# inputs
Asym<-summary(fit2)$parameters[1,1]
xmid<-summary(fit2)$parameters[2,1]
scal<-summary(fit2)$parameters[3,1]

trt.start <- c(10000,10090,10180,10270)  #input for start times of treatments 
trt.end <- c(trt.start + 400) #input for the end times of treatments
trt.segments <- unlist(Map(':', trt.start, trt.end)) #Create the treatment segments
time.segments <- rep(0:401, times=length(trt.start)) #create the corresponding time segments 

signal$import[trt.segments] = (Asym / (1 + exp((xmid - times[time.segments]) / scal)))