r - 为什么我不能将数据集传递给函数？

Question

我正在使用包 glmulti将模型拟合到多个数据集。如果我一次拟合一个数据集，一切都会正常。

例如:

output <- glmulti(y~x1+x2,data=dat,fitfunction=lm) 

工作得很好。

但是，如果我像这样创建一个包装函数:

analyze <- function(dat)
{
out<- glmulti(y~x1+x2,data=dat,fitfunction=lm)
return (out)
}

根本行不通。我得到的错误是

error in evaluating the argument 'data' in selecting a method for function 'glmulti'

除非有一个名为 dat 的数据框，否则它不起作用。如果我使用 results=lapply(list_of_datasets, analyze) ，它不起作用。
那么什么给呢？没有我所说的包装器，我无法通过此函数复制数据集列表。如果有人对为什么会发生这种情况或我如何解决它有想法或想法，那就太好了。

例子2:

dat=list_of_data[[1]]
analyze(dat)

工作正常。所以从某种意义上说，它忽略了这个论点，只是在寻找一个名为 dat 的数据框。无论我怎么称呼它，它的行为都是一样的。

Answer 1

我想这是另一个问题，因为 S4 方法的解析树中定义了环境(原因之一是为什么我不是 S4 的忠实粉丝......)

它可以通过在 dat 周围添加引号来显示:

> analyze <- function(dat)
+ {
+ out<- glmulti(y~x1+x2,data="dat",fitfunction=lm)
+ return (out)
+ }
> analyze(test)
Initialization...
Error in eval(predvars, data, env) : invalid 'envir' argument

您应该首先将此信息发送给包的维护者，因为他们知道他们如何在内部处理环境。他们将不得不调整功能。

一个非常脏的解决方法是将“dat”放在全局环境中，然后将其删除。

analyze <- function(dat)
{
assign("dat",dat,envir=.GlobalEnv)  # put the dat in the global env
out<- glmulti(y~x1+x2,data=dat,fitfunction=lm)
remove(dat,envir=.GlobalEnv) # delete dat again from global env
return (out)
}

编辑:
只是为了清楚起见，这实际上是最糟糕的解决方案，但我无法找到更好的解决方案。如果其他人为您提供了一种无需接触全局环境的解决方案，请务必使用该解决方案。