"参照オブジェクトがネストされた関数であるときにオブジェクト '...'が見つかりません

Question

データフレームを取り込んだ後にRでリストを返す関数で関数をネストしようとしています。エラー：

Error in ------frqTbl <- function(df) { : object 'frqTbl' not found

は、関数定義の前に関数の変数を定義するためにいくつかの方法はありますか入れ子に間違っている

はでテスト：？？

data(diamonds, package = "ggplot2") 
test <- diamonds[1:100,] 
mstrFnct(test) 

mstrFnct <- function(df){  
    output <- list() 
    frqTbl <- function(df){ 
     fctvr <- df[sapply(df,is.factor)] 
     logicvr <- df[sapply(df,is.logical)] 
     nwDf <- data.frame(fctvr,logicvr) 
     if(ncol(nwDf)>0){  
      freq <-list() 
      for (i in 1:ncol(nwDf)){ 
       freq[[i]] <- as.data.frame(table((nwDf)[,i])) 
       names(freq[[i]])[1]=colnames(nwDf[i]) 
      } 
      return(freq) 
     } 
     else{ 
      print("There are no categorical or logical variables in the data 
      frame.") 
     } 
    } 
    output[[length(output)+1]] <- frqTbl(df) 
    rSqd <- function(df){ 
     y <- df[sapply(df,is.numeric)]   
     if(ncol(y)>=2){ 
      c <- combn(colnames(y), 2) 
      vrPrs <- paste(c[1,], c[2,], sep = "-") 
      m <- cor(y, method = "pearson") 
      r <- m[which(lower.tri(m))] 
      vlus <- r^2 
      df2 <- data.frame(vrPrs, values) 
      names(df2) <- sub("^VrPrs$", "Variable Pairs", 
       names(df2)) 
      names(df2) <- sub("^vlus$", "R-Square", names(df2)) 
      format.data.frame(df2) 
      return(df2) 
     } 
     else{ 
      print(paste("This Data Frame does not have two or more numerical 
      columns to compute the Pearson correlation coefficient(s).")) 
     } 
    } 
    output[[length(output)+1]] <- rSqd(df) 
} 

Answer 1

Is there some way to define a variable that's a function before the function definition?

号（最初のコードチャンクを参照）は、実際に

Or is the nesting incorrect?

ありません。あなたはちょうど変数名を台無しにしました。 （第2のコードチャンクを参照してください）

私はあなたの例をカバーするために、次のコードをお勧め：

frqTbl <- function(df){ 

    fctvr <- df[sapply(df,is.factor)] 
    logicvr <- df[sapply(df,is.logical)] 
    nwDf <- data.frame(fctvr,logicvr) 

    if(ncol(nwDf)>0){ 

    freq <-list() 
    for (i in 1:ncol(nwDf)){ 

     freq[[i]] <- as.data.frame(table((nwDf)[,i])) 
     names(freq[[i]])[1]=colnames(nwDf[i]) 
    } 
    return(freq) 
    } 
    else{ 
    print("There are no categorical or logical variables in the data 
      frame.") 
    } 
} 

rSqd <- function(df){ 

    y <- df[sapply(df,is.numeric)] 

    if(ncol(y)>=2){ 

    c <- combn(colnames(y), 2) 

    vrPrs <- paste(c[1,], c[2,], sep = "-") 

    m <- cor(y, method = "pearson") 

    r <- m[which(lower.tri(m))] 

    vlus <- r^2 

    df2 <- data.frame(vrPrs, vlus) 

    names(df2) <- sub("^vrPrs$", "Variable Pairs", 
         names(df2)) 
    names(df2) <- sub("^vlus$", "R-Square", names(df2)) 


    format.data.frame(df2) 
    return(df2) 

    } 
    else{ 
    print(paste("This Data Frame does not have two or more numerical 
      columns to compute the Pearson correlation coefficient(s).")) 
    } 
} 

mstrFnct <- function(df){ 

    output <- list() 
    output[[length(output)+1]] <- frqTbl(df) 
    output[[length(output)+1]] <- rSqd(df) 

    return(output) 
} 

data(diamonds, package = "ggplot2") 
test <- diamonds[1:100,] 
mstrFnct(test) 

をしかし、あなたはまた、マスター関数に関数定義を詰めることができました。このように：

mstrFnct <- function(df){ 

    # create output list 
    output <- list() 

    # define function frqTbl() 
    frqTbl <- function(df){ 

    fctvr <- df[sapply(df,is.factor)] 
    logicvr <- df[sapply(df,is.logical)] 
    nwDf <- data.frame(fctvr,logicvr) 

    if(ncol(nwDf)>0){ 

     freq <-list() 
     for (i in 1:ncol(nwDf)){ 

     freq[[i]] <- as.data.frame(table((nwDf)[,i])) 
     names(freq[[i]])[1]=colnames(nwDf[i]) 
     } 
     return(freq) 
    } 
    else{ 
     print("There are no categorical or logical variables in the data 
      frame.") 
    } 
    } 

    # call function frqTbl() and store result in list 
    output[[length(output)+1]] <- frqTbl(df) 

    # define function rSqd() 
    rSqd <- function(df){ 

    y <- df[sapply(df,is.numeric)] 

    if(ncol(y)>=2){ 

     c <- combn(colnames(y), 2) 

     vrPrs <- paste(c[1,], c[2,], sep = "-") 

     m <- cor(y, method = "pearson") 

     r <- m[which(lower.tri(m))] 

     vlus <- r^2 

     df2 <- data.frame(vrPrs, vlus) 

     names(df2) <- sub("^vrPrs$", "Variable Pairs", 
         names(df2)) 
     names(df2) <- sub("^vlus$", "R-Square", names(df2)) 


     format.data.frame(df2) 
     return(df2) 

    } 
    else{ 
     print(paste("This Data Frame does not have two or more numerical 
      columns to compute the Pearson correlation coefficient(s).")) 
    } 
    } 

    # call function rSqd() and store result in list 
    output[[length(output)+1]] <- rSqd(df) 

    return(output) 
} 

data(diamonds, package = "ggplot2") 
test <- diamonds[1:100,] 
mstrFnct(test)