再次：在函数内设置环境

已经有很多关于范围、环境和功能的讨论。参见例如here https://stackoverflow.com/questions/23234640/why-do-variable-lookups-in-the-body-of-function-a-take-values-from-the-global-en/23296536#23296536 or here https://stackoverflow.com/questions/2646402/using-functions-and-environments。但是，我不确定是否找到了解决以下问题的好方法：

 df <- data.frame(id=rep(LETTERS[1:2],each=2), x=1:4)
 d <- -1
 myfun <- function(df, d){
          require(plyr)
          new.dat <- ddply(df, .(id), transform, x=x*d) 
          return(new.dat)}
 myfun(df, 1)

您可以轻松验证全局定义的d=-1被使用，而不是d=1正如论证中所提供的。 （如果没有全局定义d存在，那么有一个object not found消息已返回）现在最大的问题是：我该如何制作d使用函数的参数而不是全局定义的参数d?

我的印象是以下应该有效：

      myfun2 <- function(df, d){
          here <- environment()
          new.dat <- ddply(df, .(id), transform, x=x*with(here,d)) 
          return(new.dat)}
      myfun2(df, 1)

据我了解with(here, d)检索对象d来自环境here。所以，结果应该是1。但会返回一个错误，指出

  Error in eval(substitute(expr), data, enclos = parent.frame()) : 
   invalid 'envir' argument of type 'closure' 

我不确定我是否理解为什么这行不通，如果有人能够阐明这一点，或者您可以提供替代解决方案，我会很高兴。注意包裹整个ddply- 语句进入with(...)似乎也没有帮助。

一个有效的解决方案是attach函数内的当前环境：

 myfun3 <- function(df, d){
   here <- environment()
   attach(here)
   new.dat <- ddply(df, .(id), transform, x=x*d) 
   detach(here)
   return(new.dat)
 }

但我不喜欢这个解决方案，因为它通过屏蔽全局定义来工作d与当地d，我认为这不是很优雅。

任何意见/指示表示赞赏。

唤醒惰性评估并确保您使用的是本地d论证、使用force。添加这一行：

d <- force(d)

到开始myfun.

好吧，看来我误解了这个问题。在这种情况下，问题是ddply评价不规范，只看里面df应用转换时的变量，因此它看不到本地d即使你force它。正如哈德利指出的，你需要包装transform在通话中here.

myfun <- function(df, d){
      require(plyr)
      new.dat <- ddply(df, .(id), here(transform), x=x*d) 
      return(new.dat)}

Minor unrelated code improvements:
Since you aren't doing anything with the case when require returns FALSE, you should swap it with library.
mutate is an improved drop-in replacement for alternative to transform.
You don't need the explicit return.

myfun <- function(df, d){
      library(plyr)
      ddply(df, .(id), here(mutate), x=x*d)}