eval（expr、envir、enclos）のエラー：オブジェクトが見つかりません

Question

「ラッパー」関数を書く際にいくつかの問題があります。既存の関数の引数すべてに1つの追加引数を加え、さらにいくつかの計算を行います。その追加引数は、すべてを元の関数に渡して出力を返します。

私が理解している限りでは、問題は、私が「ラップ」しようとしている関数が、ローカル環境で渡そうとしている引数をグローバル環境で検索しないということです。私はこの問題を解決する方法を知らない。

以下はエラーを再現する最小限のコードです。この例では、「passtheseweights」引数で計算を実行していません。なぜなら、計算が問題に関連しているとは思わないからです。

require(rpart) 
df<-car.test.frame 
wt<-runif(nrow(df)) 
wt<-wt/sum(wt) 

df<-data.frame(df, wt) 

#Attempt 1 
wrapfun<-function(formula, data, passtheseweights, ...) 
{ 
    print(passtheseweights) 
    outputmodel<-rpart(formula=formula, data=data, weights=passtheseweights, ...) 
    return(outputmodel) 
} 

wrapfun(Price~Country + Reliability + Mileage + Type + Weight + Disp. + HP, data=df, passtheseweights=df$wt, method="anova", minsplit=4) 

#Attempt 2 
wrapfun<-function(formula, data, passtheseweights, ...) 
{ 
    print(data[,passtheseweights]) 
    outputmodel<-rpart(formula=formula, data=data, weights=data[,passtheseweights], ...) 
    return(outputmodel) 
} 

wrapfun(Price~Country + Reliability + Mileage + Type + Weight + Disp. + HP, data=df, passtheseweights="wt", method="anova", minsplit=4) 

#Attempt 3, this is working.... 
wrapfun<-function(formula, data, passtheseweights, ...) 
{ 
    print(passtheseweights) 
    outputmodel<-rpart(formula=formula, data=data, weights=passtheseweights, ...) 
    return(outputmodel) 
} 

wt<-df$wt 
wrapfun(Price~Country + Reliability + Mileage + Type + Weight + Disp. + HP, data=df, passtheseweights=wt, method="anova", minsplit=4) 

#But only because the function uses wt from the global environment. The same example also works if no passtheseweights argument is passed 
wrapfun<-function(formula, data, ...) 
{ 
    print(passtheseweights) 
    outputmodel<-rpart(formula=formula, data=data, weights=passtheseweights, ...) 
    return(outputmodel) 
} 

passtheseweights<-df$wt 
wrapfun(Price~Country + Reliability + Mileage + Type + Weight + Disp. + HP, data=df, method="anova", minsplit=4) 

誰もが私がローカルpasstheseweightsを検索するためのRPARTを強制することができます方法を知っている場合は、あなたの助けが途方もいただければ幸いです！

ベスト、 CJ

Answer 1

あなたはdo.call使用することができます。

wrapfun<-function(formula, data, passtheseweights, ...) 
{ 
    outputmodel <- do.call(rpart, list(formula=formula, data=data, weights=passtheseweights, ...)) 
    return(outputmodel) 
} 
wrapfun(Price~Country + Reliability + Mileage + Type + Weight + Disp. + HP, 
     data=df, passtheseweights=df$wt, method="anova", minsplit=4)