如何将输入传递到用户定义函数中的命名列表

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【中文标题】如何将输入传递到用户定义函数中的命名列表【英文标题】:How to pass input into a named list within a user-defined function 【发布时间】:2021-07-28 21:35:03 【问题描述】:

我正在尝试创建一个用户定义的函数,该函数从逻辑回归模型中输出优势比 (95% CI)。

我基本上被困在第 2 行,我使用oddsratio::or_glm() 函数预测优势比。我需要将预测器输入传递到参数之一中的命名列表中。 paste() 方法似乎不起作用...

不知道有没有人可以帮忙?

这是函数:

compute_ors = function(outcome, predictor)
  
  fit.glm = glm(paste(outcome, " ~ ", predictor), data = mydata, family = binomial)
  
  x = oddsratio::or_glm(mydata, model = fit.glm, incr = list(predictor = 0.1), ci = 0.95) 
  
    ## How can I pass the 'predictor' variable as a named list in the 'incr=' argument of the 'or_glm' function?
  
  return(x)
  


compute_ors("died", "b_fi.score")

这是一个模拟数据:

library(oddsratio)
mydata = structure(list(died = c(1L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 
                                 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 1L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 
                                 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 
                                 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 1L, 0L), b_fi.score = c(0.111111111111111, 
                                                                                 0.0555555555555556, 0.0185185185185185, 0.148148148148148, 0.0555555555555556, 
                                                                                 0.0277777777777778, 0.0277777777777778, 0.166666666666667, 0.0925925925925926, 
                                                                                 0.0925925925925926, 0.0740740740740741, 0.166666666666667, 0.0185185185185185, 
                                                                                 0.111111111111111, 0.0555555555555556, 0.101851851851852, 0.0925925925925926, 
                                                                                 0.138888888888889, 0.0462962962962963, 0.0925925925925926, 0.0555555555555556, 
                                                                                 0.0185185185185185, 0.0555555555555556, 0.259259259259259, 0.0925925925925926, 
                                                                                 0.101851851851852, 0.0925925925925926, 0.0833333333333333, 0.0555555555555556, 
                                                                                 0.111111111111111, 0.0555555555555556, 0.111111111111111, 0.111111111111111, 
                                                                                 0.0925925925925926, 0.222222222222222, 0.0740740740740741, 0.037037037037037, 
                                                                                 0.12962962962963, 0.0555555555555556, 0.148148148148148, 0.037037037037037, 
                                                                                 0.12962962962963, 0.111111111111111, 0.0740740740740741, 0.0925925925925926, 
                                                                                 0.0740740740740741, 0.0740740740740741, 0.175925925925926, 0.12962962962963, 
                                                                                 0.0740740740740741)), row.names = c(61L, 88L, 140L, 155L, 162L, 
                                                                                                                     234L, 260L, 466L, 552L, 567L, 618L, 643L, 754L, 817L, 912L, 921L, 
                                                                                                                     928L, 978L, 989L, 995L, 1021L, 1031L, 1050L, 1064L, 1101L, 1156L, 
                                                                                                                     1170L, 1180L, 1181L, 1206L, 1211L, 1221L, 1228L, 1230L, 1274L, 
                                                                                                                     1276L, 1286L, 1290L, 1318L, 1329L, 1340L, 1495L, 1509L, 1546L, 
                                                                                                                     1576L, 1661L, 1685L, 1703L, 1705L, 1714L), class = "data.frame")

【问题讨论】:

【参考方案1】:

您可以使用setNames(list(0.1), predictor) 代替list(predictor = 0.1)

【讨论】:

【参考方案2】:

它可以通过赋值(:=)运算符传递给dplyr::lst

compute_ors = function(outcome, predictor)
  
  fit.glm = glm(reformulate(predictor, response = outcome), 
                 data = mydata, family = binomial)
  
  x = oddsratio::or_glm(mydata, model = fit.glm,
          incr = dplyr::lst(!!predictor := 0.1), ci = 0.95) 
  
  
  
  return(x)
  

-测试

compute_ors("died", "b_fi.score")
 predictor oddsratio ci_low (2.5) ci_high (97.5) increment
1 b_fi.score     1.993        0.186         14.559       0.1

【讨论】:

以上是关于如何将输入传递到用户定义函数中的命名列表的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

仅将一些参数作为 R 中的命名列表传递给函数

JPA将列表传递给命名本机查询中的IN子句

PySpark 传递列表到用户定义函数

Python:将字典中的变量加载到命名空间中

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