如果我尝试转发管道，为什么这个 switch 语句（case_else 也是如此）不起作用？

Question

为什么这有效：

 est <- unlist(column) %>%
    sample(i, replace = TRUE) %>%
    matrix(nrow = B, ncol = i) # %>%
  
  est <- switch(param,
           "mean" = rowMeans2(est, na.rm = TRUE),
           "sd" = rowSds(est, na.rm = TRUE),
           stop("Invalid `param` value. Valid values are 'mean' or 'sd.'")
           ) # %>%
  
  est <- mean(est)

但这并不：

  est <- unlist(column) %>%
    sample(i, replace = TRUE) %>%
    matrix(nrow = B, ncol = i) %>%
    switch(
      param,
      "mean" = rowMeans2(., na.rm = TRUE),
      "sd" = rowSds(., na.rm = TRUE),
      stop("Invalid `param` value. Valid values are 'mean' or 'sd.'")
    ) %>%
    mean()

使用管道的示例给出以下错误：

switch(., param, Mean = rowMeans2(., na.rm = TRUE), sd = 中的错误 rowSds(., : EXPR 必须是长度为 1 的向量

还发现

case_when

使用管道失败：

  case_when(
      param == "mean" ~ rowMeans2(na.rm = TRUE),
      param == "sd" ~ rowSds(na.rm = TRUE),
      TRUE ~ (stop("Invalid `param` value. Valid values are 'mean' or 'sd.'"))
    ) %>%
    mean()

有不同的错误：

case_when()

错误：！情况 1 (

.

) 必须是双边公式， 不是双矩阵。

用于重现的最小代码示例：

# Sample data
set.seed(123)
column <- data.frame(X1 = rnorm(100))

# Parameters
i <- 5
B <- 100
param <- "mean"

# Load matrixStats
library(matrixStats)

# My function
myFunc <- function(i, column, B, param) {
  est <- unlist(column) %>%
    sample(i, replace = TRUE) %>%
    matrix(nrow = B, ncol = i) %>%
    switch(
      param,
      "mean" = rowMeans2(., na.rm = TRUE),
      "sd" = rowSds(., na.rm = TRUE),
      stop("Invalid `param` value. Valid values are 'mean' or 'sd.'")
    ) %>%
    mean()
  
  # Print the result
  print(est)
}

# Call the function for testing
myFunc(i, column, B, param)

Answer 1

您在管道内调用

switch

，因此前一个参数将取代第一个参数

EXPR

。它不是标量，所以这是一个错误。您可以通过首先解析

param

轻松解决此问题，并且您也只需要执行一次：

myFunc <- function(i, column, B, param) {
  ## Parse once, outside pipeline
  paramfunc <- switch(
    param,
    "mean" = \(x) rowMeans2(x, na.rm = TRUE),
    "sd" = \(x) rowSds(x, na.rm = TRUE),
    stop("Invalid `param` value. Valid values are 'mean' or 'sd.'")
  )
  
  ## Insert above into pipeline
  est <- unlist(column) %>%
    sample(i, replace = TRUE) %>%
    matrix(nrow = B, ncol = i) %>%
    paramfunc() %>%
    mean()
  
  # Print the result
  print(est)
}

myFunc(i, column, B, param)
#> 0.03787134