使用適用於接受vector，matrix或data.frame作爲參數的函數

Question

我試圖編寫一個函數，該函數接受（除其他之外）參數，該參數可能是vector，matrix或一個data.frame。

set.seed(101) 
MyT <- seq(0, 1, 0.1) 
S <- sample(seq(0, 1, 0.01), 15, replace = T) 
L1 <- sample(c(0,1), 15, replace = T) 
L2 <- sample(c(0,1), 15, replace = T) 
M1 <- as.matrix(L1) 
M2 <- as.matrix(L1, L2) 
D1 <- data.frame(L1) 
D2 <- data.frame(L1, L2) 

我想編寫一個函數，是通用的，足以接受L1（或L2），M1，M2，D1，或者D2作爲參數，我會打電話給myArg。在這個功能裏面，我想做一些類似的事情：

sapply(MyT, function(t) { apply(D2[S > t, ], 2, sum) }) 

上面的這一行很好。問題是，我需要讓通用的，如：

sapply(MyT, function(t) { apply(myArg[S > t, ], 2, sum) }) 

然而，該代碼會失敗，例如，如果myArg是L1或L2。在這種特殊情況下，因爲我試圖非法地將一個矢量子集，錯誤信息將會顯示爲incorrect number of dimensions。如果我解決了子集問題，那麼我遇到了dim(X) must have a positive length問題，因爲我不能在矢量上使用apply。等等等等......

所以，我降落在努力做到以下幾點：

sapply(MyT, function(t) { 
    if (length(dim(myArg)) == 0) sum(myArg[S > t]) # for vector 
    else if (dim(myArg)[2] == 1) sum(myArg[S > t, ]) # for single-column matrix or data.frame 
    else sapply(myArg[S > t, ], 2, sum) # for multi-column matrix or data.frame 
}) 

我預計這個工作，但我仍然得到Error in apply(myArg[S > t, ], 2, sum) : dim(X) must have a positive length當我使用M2 as myArg。

我很困惑，因爲dim(M2)收益率[1] 15 2。

好奇，如果任何人都可以，爲什麼當我使用M2爲myArg

Answer 1

R有一個目標的結構，我得到這個錯誤線索。其中有三個，事實上（如果你算R6的話，有四個，如果算上原點的話，有五個）。那麼爲什麼不使用它們呢？

myFunc <- function(x, ...) 
UseMethod("myFunc") 

# don't use apply() on data frames unless you know what you're doing 
myFunc.data.frame <- function(x, S, t, ...) 
sapply(x[S > t, ], myFunc.default) 

myFunc.matrix <- function(x, S, t, ...) 
apply(x[S > t, ], 2, myFunc.default) 

myFunc.default <- function(x, S=1, t=0, ...) 
sum(x[S > t])