将条件变量传递给格中函数中的xyplot [英] Passing conditioning variables to xyplot in a function in lattice

问题描述

我的数据框有很多列。我希望在许多这些列上执行单独但类似的xyplot（）调用，而无需复制冗长的xyplot（）调用。我试过编写一个函数来做到这一点，但是lattice似乎并不接受文本参数作为条件变量。复制xyplot调用使我的代码变得笨重。有任何想法吗？

$ $ p $ df = data.frame（ts = c（1：100），x = runif（100），y = 3， z = rnorm（100））

＃这是我想要避免的笨重方法
tp < - xyplot（x〜ts，df）＃想象〜10行xyplot调整参数
plot（tp）
tp < - xyplot（y〜ts，df）
plot（tp）
tp < - xyplot（z〜ts，df）
plot（tp）

＃这是我在编写函数以简化代码的尝试（它不起作用）
xyFun< - function（varName，tsName，DF）{
TP< -xyplot（varName〜tsName，DF）
plot（TP）
}
xyFun（x，ts，df）＃这些不起作用因为调节变量是文本
xyFun（y，ts，df）
xyFun（z，ts，df）
pre>

谢谢！

Bryan

解决方案

你可以像这样创建公式：

  xyFun<  -  function（varName，tsName，DF = df）{
 form<  - 公式（paste（tsName，varName，sep =〜））
 xyplot（form，DF）
} 
  

然后你确定它：

  xyFun（x，ts）
  

My dataframe has many columns. I wish to perform separate but similar xyplot() calls on many of these columns without endlessly copying the lengthy xyplot() call. I've tried writing a function to do this, but lattice does not seem to accept text arguments as conditioning variables. Duplicating xyplot calls are making my code unwieldy. Any ideas?

df=data.frame(ts=c(1:100),x=runif(100),y=3,z=rnorm(100))

# This is the clunky approach I want to avoid
tp <- xyplot(x~ts, df) # imagine ~10 lines of xyplot tweaking parameters
plot(tp)
tp <- xyplot(y~ts, df)
plot(tp)
tp <- xyplot(z~ts, df)
plot(tp)

# This is my attempt at writing a function to simplify the code (it does not work)
xyFun <- function(varName, tsName, DF){
  TP<-xyplot(varName~tsName, DF)
  plot(TP)
}
xyFun("x","ts",df) # these don't work because conditioning variables are text
xyFun("y","ts",df)
xyFun("z","ts",df)

Thanks!
Bryan

解决方案

You can create the formula like this :

xyFun <- function(varName, tsName, DF=df){
  form <- formula(paste(tsName,varName,sep="~"))
  xyplot(form, DF)
}

Then you cal it :

xyFun("x","ts")

这篇关于将条件变量传递给格中函数中的xyplot的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！