Несколько функций внутри функции в R

Question

Я хотел бы создать функцию с именем g, которая в свою очередь содержит три другие функции f1 и f2. Каждая из двух функций f1, f2 возвращает фрейм данных. Я хотел бы, чтобы функция g возвращала два кадра данных, полученных из f1 и f2. Вот код, который я запускаю:

g <- function(n,a,b,c,d,e) {

    f1 <- function(n,a,b,c,d,e) {
        X <- a*matrix(sample(0:1,n,replace = T),nrow=n,ncol=1)
        Y <- (b*c-d)*matrix(sample(1:10,n,replace = T),nrow=n,ncol=1)
        Z <- (a*e)*matrix(sample(0:12,n,replace = T),nrow=n,ncol=1)
        data1 <- as.data.frame(cbind(X,Y,Z))
        colnames(data1) <- c("X","Y","Z")
        return(data1)
    }
    f1(n,a,b,c,d,e)

    varpredict <- lm(Y ~ 0 + X + Z, data=f1(n,a,b,c,d,e))$fitted.values

    h <- function(){
        olsreg <- lm(Y ~ 0 + X + Z, data=f1(n,a,b,c,d,e))
        P <-  olsreg$residuals^2
        return(P)
    }

    h()

    G <- rep(0,n)
    f2 <- function(n,a,b){
        for (i in 1:n) {
          G[i] <- varpredict[i]-a
        }
        X <- matrix(sample(0:1,n,replace = T),nrow=n,ncol=1)+h()
        Y <- b*matrix(sample(1:10,n,replace = T),nrow=n,ncol=1)
        Z <- (a*b)*matrix(sample(0:12,n,replace = T),nrow=n,ncol=1)-G
        data2 <- as.data.frame(cbind(X,Y,Z))
        colnames(data2) <- c("X","Y","Z")
        return(data2)
    }
    f2(n,a,b)       

    return(list(data1,data2))
}

Чтобы запустить функцию g, я сделал это:

n=100
a=0.3
b=0.5
c=0.3
d=-1.32
e=c*d

my_function <- g(n,a,b,c,d,e)

Но я получил следующее сообщение об ошибке:

Error in g(n, a, b, c, d, e) : object 'data1' not found

Почему я получаю эту ошибку?

Answer 1

Во-первых, когда вы вызываете свои функции f1 и f2, вам нужно где-то хранить их возвращаемое значение.

Во-вторых, неясно, почему вы хотите f1 внутри g: это не Кажется, что оно не имеет общего состояния с g, поэтому его можно определить независимо от g, а не внутри него. Тем не менее, если он когда-либо используется только внутри g, то это в некоторой степени вопрос стиля.

Вот как я бы написал ваш код:

g <- function (n, a, b, c, d, e) {
    f1 <- function (n, a, b, c, d, e) {
        X <- a * matrix(sample(0 : 1, n, replace = TRUE), nrow = n)
        Y <- (b * c - d) * matrix(sample(1 : 10, n, replace = TRUE),nrow = n)
        Z <- (a * e) * matrix(sample(0 : 12, n, replace = TRUE), nrow = n)
        data.frame(X, Y, Z))
    }

    f2 <- function(n, a, b) {
        G <- varpredict - a
        X <- matrix(sample(0 : 1, n, replace = TRUE), nrow = n) + square_res
        Y <- b * matrix(sample(1 : 10, n, replace = TRUE), nrow = n)
        Z <- (a * b) * matrix(sample(0 : 12, n, replace = TRUE), nrow = n) - G
        data.frame(X, Y, Z)
    }

    model <- lm(Y ~ 0 + X + Z, data = f1(n, a, b, c, d, e))
    varpredict <- model$fitted.values
    square_res <- model$residuals ^ 2
    list(f1(n, a, b, c, d, e), f2(n, a, b))
}

Я имею немного исправил код, и я надеюсь, вы согласитесь, что таким образом он более читабелен - он также более эффективен, поскольку позволяет избежать повторного вычисления исходной модели снова и снова. Кроме того, я следовал нескольким простым правилам: используйте постоянный интервал, не используйте произвольные сокращения (T вместо TRUE), используйте соответствующие функции, чтобы избежать избыточного кода (например, создание фреймов данных) , нет ненужного использования return s .

Но, по сути, я до сих пор не знаю, что он делает, так как имена переменных не предоставляют никакой полезной информации. Поэтому самым значительным улучшением читабельности является выбор лучших имен переменных.