R - 如何创建一个数值向量作为参数的函数

Question

1. 所以我想创建一个函数，它将一个数值向量作为参数，并采用最大值和最小值并计算其差值。我有这一点至今：

   v <- as.numeric() minmax <- function(v){max(v)-min(v)} minmax (v)

功能的工作原理，但我敢肯定有R中写这更方便的方式

我想添加第二个参数，称为noNAs，它定义了函数处理其向量缺失值（NAs）的方式，我希望在noNAs = TRUE时计算它的最大值和最小值之差包括NA值。我知道有一种方法可以用na.rm来实现，但我不知道如何。我想这样的，但它似乎并没有工作：

minmax <- function(v,noNAs=T){max(v)-min(v){na.rm=TRUE}}

Answer 1

你已经非常接近解决自己的问题，通过承认na.rm是控制值是如何丢失的处理参数。现在您只需将这些知识应用于min和max。

函数的好处是，您可以将参数传递给其他函数，就像您已通过v一样。下面将定义你的愿望：

minmax <- function(v, noNA = TRUE){ 
    max(v, na.rm = noNA) - min(v, na.rm = noNA) 
} 

我会建议，但是，您使用的参数名称是熟悉

minmax <- function(v, na.rm = TRUE){ 
    max(v, na.rm = na.rm) - min(v, na.rm = na.rm) 
} 

正如前面所指出的那样，你可以简化你的代码稍微用

minmax <- function(v, na.rm = TRUE){ 
    diff(range(v, na.rm = na.rm)) 
} 

最后，我建议你不到位的TRUE使用T。 T是可以重新分配的变量，因此并不总是保证为TRUE。另一方面，TRUE是一个保留字，不能被重新分配。因此，使用它是一个更安全的逻辑值。