do.call

谢谢！不够帮助文件太难看懂，您能给我进一步解释一下吗？

谢谢！不够帮助文件太难看懂，您能给我进一步解释一下吗？

这个命令我没用过，这个是运行结果，你自己琢磨琢磨

楼上的神已经演示得很清楚了，这里只是想说一句：简单参数设置就能搞定的事情，是不会用到do.call的。你在运用R的过程中总会碰到这样一类函数，它们接受的参数数量可以是任意的，该函数会处理这些参数，并返回处理结果。最简单的例子就是data.frame。比如：

> x1 = 1:10
> x2 = 11:20
> x3 = 21:30
> data.frame(x1,x2,x3)
   x1 x2 x3
1   1 11 21
2   2 12 22
3   3 13 23
4   4 14 24
5   5 15 25
6   6 16 26
7   7 17 27
8   8 18 28
9   9 19 29
10 10 20 30

你可以在data.frame函数中加入任意多的向量参数（x1,x2,x3都是向量）。不过现在的情况是：你明确知道你仅将这三个向量拼凑成一个数据框就行了，那么，你写成data.frame(x1,x2,x3)是最好的方法，没必要写成如下的方式：

> do.call("data.frame",list(x1,x2,x3))
   X1.10 X11.20 X21.30
1      1     11     21
2      2     12     22
3      3     13     23
4      4     14     24
5      5     15     25
6      6     16     26
7      7     17     27
8      8     18     28
9      9     19     29
10    10     20     30

不过，假设你遇到的情况是这样：你现在需要从磁盘上的某个文件中读入所有行次的数据，但是随情况变化，文件的长度会发生改变。可是你打算编写一个能同时应对各种长度文件的程序，程序目的是将文件中各行的内容竖过来，按列组成一个数据框。那么请问你有哪些方法？——read.table()+t()，好吧，我承认我又输了，看来do.call还不是最好的选项。

那么如果这个文件各行的类型不同呢？比如一行字符，一行数字，一行布尔值，如此循环延伸，你又能怎么办？

好吧，仍然有替代方案：

（1）我就用read.table()+t()，大不了事后再按列转换类型！
（2）仍然是上述循环，我不要每次都把值押入list中，我直接创建data.frame，之后再用cbind()逐列添加，这样就用不着do.call了

那么现在再次提高难度：取消转置函数t()的使用，不允许使用cbind()函数。那么你只能用do.call了。我其实一点都不蛮横，只要换一种情境即可——ffbase包，专门处理大数据的扩展包，其中ffdf对象与data.frame类似（不过可容纳更多数据），但不容易增添新列，且无法转置！ffdf函数是什么你不需要知道，你只要知道它也可以添加任意多的参数即可。

好吧，下面就是一个涉及ffbase包的程序片段，来感受一下do.call的用法吧：


某些情况下，你知道某个函数接受参数的明确个数，但是太多了，你懒，所以用do.call；但更多的情况是你迫不得已，必须用它