Ошибка объекта не найден с ddply внутри функции

Вы можете сделать это с помощью комбинации do.call и call, чтобы создать вызов в среде, где NewColName все еще виден:

myFunction <- function(x,y){
NewColName <- "a"
z <- do.call("ddply",list(x, y, summarize, Ave = call("mean",as.symbol(NewColName),na.rm=TRUE)))
return(z)
}

myFunction(d.f,sv)
  b Ave
1 0 1.5
2 1 3.5

Сегодняшнее решение этого вопроса - превратить summarize в here(summarize). например

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), добавленный в plyr в декабре 2012 года, фиксирует текущий контекст.

Я иногда сталкиваюсь с подобными проблемами при сочетании ddply с summarize или transform или чем-то еще, и, будучи недостаточно умен, чтобы предугадывать тонкости навигации в различных средах, я стараюсь обойти проблему, просто не используя summarize и вместо этого использую свои собственные анонимная функция:

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)

Очевидно, что выполнение этого «вручную» требует определенных затрат, но это часто позволяет избежать головной боли, связанной с проблемами оценки, возникающими при объединении ddply и summarize. Это, конечно, не означает, что Хэдли не придет с решением ...

Проблема заключается в коде самого пакета plyr. В функции суммирования есть строка eval(substitute(...),.data,parent.frame()). Хорошо известно, что parent.frame () может делать довольно необычные и неожиданные вещи. Т

Решение @James - очень хороший обходной путь, но, если я правильно помню, сам @Hadley ранее сказал, что пакет plyr не предназначен для использования в функциях.

Извини, здесь я ошибся. Однако известно, что на данный момент пакет plyr дает проблемы в этих ситуациях.

Поэтому я предлагаю вам базовое решение проблемы:

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

Похоже, у вас проблемы с окружающей средой. Глобальное задание решает проблему, но ценой души:

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 ищет в parent.frame (1). Поэтому, если вы вместо этого определите NewColName вне MyFunction, он должен работать:

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)

Используя get для извлечения my.parse из более ранней среды, мы можем подойти намного ближе, но по-прежнему должны передать curenv как глобальный:

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

Я подозреваю, что ddply уже оценивается в .GlobalEnv, поэтому все стратегии parent.frame() и sys.frame(), которые я пробовал, потерпели неудачу.