R语言do.call 函数用法详解

本文介绍了R语言中do.call函数的基本用法及其应用场景,包括如何利用do.call将list对象转换为dataframe,并展示了多个实际操作示例。

  虽然R语言有类型很丰富的数据结构,但是很多时候数据结构比较复杂,那么基本就会用到list这种结构的数据类型。但是list对象很难以文本的形式导出,因此需要一个函数能快速将复杂的list结构扁平化成dataframe。这里要介绍的就是do.call函数。

  这里是do.call 函数的官方文档:

do.call {base}R Documentation

Execute a Function Call

Description

do.call constructs and executes a function call from a name or a function and a list of arguments to be passed to it.

Usage

do.call(what, args, quote = FALSE, envir = parent.frame())

Arguments

what

either a function or a non-empty character string naming the function to be called.

args

a list of arguments to the function call. The names attribute of args gives the argument names.

quote

a logical value indicating whether to quote the arguments.

envir

an environment within which to evaluate the call. This will be most useful if what is a character string and the arguments are symbols or quoted expressions.

Details

If quote is FALSE, the default, then the arguments are evaluated (in the calling environment, not in envir). If quote is TRUE then each argument is quoted (see quote) so that the effect of argument evaluation is to remove the quotes – leaving the original arguments unevaluated when the call is constructed.

The behavior of some functions, such as substitute, will not be the same for functions evaluated using do.call as if they were evaluated from the interpreter. The precise semantics are currently undefined and subject to change.

Value

The result of the (evaluated) function call.

Warning

This should not be used to attempt to evade restrictions on the use of .Internal and other non-API calls.

References

Becker, R. A., Chambers, J. M. and Wilks, A. R. (1988) The New S Language. Wadsworth & Brooks/Cole.

 

 

  简单的讲,do.call 的功能就是执行一个函数,而这个函数的参数呢,放在一个list里面, 是list的每个子元素。

  看例子:

> tmp <- data.frame('letter' = letters[1:10], 'number' = 1:10, 'value' = c('+','-'))
> tmp
   letter number value
1       a      1     +
2       b      2     -
3       c      3     +
4       d      4     -
5       e      5     +
6       f      6     -
7       g      7     +
8       h      8     -
9       i      9     +
10      j     10     -
> tmp[[1]]
 [1] a b c d e f g h i j
> tmp[[2]]
 [1]  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10
> tmp[[3]]
 [1] + - + - + - + - + -
> do.call("paste", c(tmp, sep = ""))
 [1] "a1+"  "b2-"  "c3+"  "d4-"  "e5+"  "f6-"  "g7+"  "h8-"  "i9+"  "j10-"

  这里的tmp使用data.frame函数创建的,其实它本质上还是一个list,这里分别用[[]]符号显示他的三个元素,可以看到do.call函数把tmp的三个元素(三个向量)作为paste函数的参数。这个例子我们也可以这样写:

> paste(tmp[[1]],tmp[[2]],tmp[[3]], sep = "")
 [1] "a1+"  "b2-"  "c3+"  "d4-"  "e5+"  "f6-"  "g7+"  "h8-"  "i9+"  "j10-"

可以看到两种结果是一模一样的。

  再举一个例子:

> number_add <- list(101:110, 1:10)
> number_add
[[1]]
 [1] 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110

[[2]]
 [1]  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10

> add <- function(x,y) {x + y}
> add
function(x,y) {x + y}

> do.call(add, number_add)
 [1] 102 104 106 108 110 112 114 116 118 120
> add(number_add[[1]], number_add[[2]])
 [1] 102 104 106 108 110 112 114 116 118 120

 

  最后回到开头,假如说我们有一个list对象,这个对象里面是格式一致的dataframe,我们需要将这个list对象合并成一个总的dataframe并输出成文本文件,那么可以这样做:

> list1
[[1]]
  up down number
1  A    a      1
2  B    b      2
3  C    c      3
4  D    d      4
5  E    e      5

[[2]]
  up down number
1  A    a      1
2  B    b      2
3  C    c      3
4  D    d      4
5  E    e      5

[[3]]
  up down number
1  A    a      1
2  B    b      2
3  C    c      3
4  D    d      4
5  E    e      5

> do.call("rbind",list1)
   up down number
1   A    a      1
2   B    b      2
3   C    c      3
4   D    d      4
5   E    e      5
6   A    a      1
7   B    b      2
8   C    c      3
9   D    d      4
10  E    e      5
11  A    a      1
12  B    b      2
13  C    c      3
14  D    d      4
15  E    e      5

 

  这里再推荐一个比较实用的函数族,apply族函数,有兴趣的朋友可以查阅相关资料。

转载于:https://www.cnblogs.com/Demo1589/p/6984537.html

评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值