lapplyとtrycatchからのNULL出力

Question

forループをlapplyに置き換えてコードを高速化しようとしています。私は多くの異なるサンプルでnlsモデルを実行しており、coefsを抽出していますが、いくつかのサンプルはいくつかのモデルが収束していません。私はこれらのサンプルを無視するtrycatchのforループでこれを処理できますが、lapplyで動作するようにはできません。私がこれを実行すると、私はsample.codeとNULLのリストを取得します。返す場所はどこですか（nls.dat）？私はNULLを終わらせるわけではありませんか？

test.func <- function (SCDF){ 
    tryCatch({ 
    mod.allDIDO <- nlsLM (BM~Cr*(1 - R * exp(-Kr*day) - (1 - R) * exp(-Kr2*day)), data=dat[dat$sample.code %in% SC,], start=list(Cr=DI.Cr,R=DI.r,Kr=DI.Kr,Kr2=DI.Kr2), 
         control = nls.lm.control(maxiter = 500), lower = c(-Inf, 0, 0, 0), upper = c(Inf, 1, Inf, Inf)) 
    nls.dat <- c("df", coef(mod.allDIDO)[1], coef(mod.allDIDO)[2], coef(mod.allDIDO)[3], coef(mod.allDIDO)[4], deviance(mod.allDIDO), logLik(mod.allDIDO)) 
    return (nls.dat) 
    }, error = function(e){}) 
} 

test1 <- lapply(split(dat, dat$sample.code), test.func) 

編集いくつかのデータを含めるとカールに返信する： 私はあなたの提案（カール）を試してみましたが、私はまだNULLを取得し、に注意を払う事で、あなたのある削減バージョン

x1 <- 0:60 
y1 <- 774*(1 - 0.5 * exp(-0.2*x1) - (1 - 0.5) * exp(-0.016*x1)) 
test.dat <- data.frame (x1, y1) 

    nls.dat <- tryCatch({ 
    mod.allDIDO <- nlsLM(y1~Cr*(1 - R * exp(-Kr*x1) - (1 - R) * exp(-Kr2*x1)), 
         data=test.dat, 
         start=list(Cr=774,R=0.5,Kr=0.2,Kr2=0.016), 
         control = nls.lm.control(maxiter = 500), 
         lower = c(-Inf, 0, 0, 0), 
         upper = c(Inf, 1, Inf, Inf)) 
    nls.dat <- c("df", coef(mod.allDIDO)[1], 
       coef(mod.allDIDO)[2], 
       coef(mod.allDIDO)[3], 
       coef(mod.allDIDO)[4], 
       deviance(mod.allDIDO), 
       logLik(mod.allDIDO)) 
    return(nls.dat) 
    }, error = function(e){}) 

    nls.dat ## NULL 

Answer 1

を見ます呼び出し環境。 tryCatchの括弧内には、含まれている呼び出しを独自の関数として扱います。だから、そうのように、親環境へtryCatchのretuirnを返し、その後、関数から返す必要があります。

test.func <- function (SCDF){ 
    nls.dat <- tryCatch({ 
    mod.allDIDO <- nlsLM(BM~Cr*(1 - R * exp(-Kr*day) - (1 - R) * exp(-Kr2*day)), 
         data=dat[dat$sample.code %in% SC,], 
         start=list(Cr=DI.Cr,R=DI.r,Kr=DI.Kr,Kr2=DI.Kr2), 
         control = nls.lm.control(maxiter = 500), 
         lower = c(-Inf, 0, 0, 0), 
         upper = c(Inf, 1, Inf, Inf)) 

    nls.dat <- c("df", coef(mod.allDIDO)[1], 
       coef(mod.allDIDO)[2], 
       coef(mod.allDIDO)[3], 
       coef(mod.allDIDO)[4], 
       deviance(mod.allDIDO), 
       logLik(mod.allDIDO)) 
    return(nls.dat) 
    }, error = function(e){ 
    NULL 
    }) 
    return(nls.dat) 
} 

編集奇妙な行動だ

...ので、私は別の方法をテストしている私は希望決してしません...何らかの理由でそれが動作します... 新しい関数は変数をとり、ifステートメントを追加して別のものを追加します...一見不要な論理チェックですが動作します。チェックした値がNULLではないに戻り、エラーが2段階のどこにでも存在する場合...それはerror = function(e) {NULL}

f <- function(x1, y1, test.dat){ 
    tryCatch({ 
     mod.allDIDO <- nlsLM(y1~Cr*(1 - R * exp(-Kr*x1) - (1 - R) * exp(-Kr2*x1)), 
         data=test.dat, 
         start=list(Cr=774,R=0.5,Kr=0.2,Kr2=0.016), 
         control = nls.lm.control(maxiter = 500), 
         lower = c(-Inf, 0, 0, 0), 
         upper = c(Inf, 1, Inf, Inf)) 
    nls.dat <- c("df", coef(mod.allDIDO)[1], 
       coef(mod.allDIDO)[2], 
       coef(mod.allDIDO)[3], 
       coef(mod.allDIDO)[4], 
       deviance(mod.allDIDO), 
       logLik(mod.allDIDO)) 
    if(!is.null(nls.dat)){ 
     return(nls.dat) 
    }else { 
     NULL 
    } 
}, error = function(e){NULL}) 
} 

、実行にデフォルト設定ならば...

> f(x1 = x1, y1 = y1, test.dat = test.dat) 
      Cr  R  Kr  Kr2     
    "df" "774" "0.5" "0.2" "0.016"  "0" "Inf"