Error de objeto no encontrado con ddply dentro de una función

La solución de hoy a esta cuestión es convertir summarize en here(summarize). por ejemplo,

myFunction <- function(x, y){
    NewColName = "a"
    z = ddply(x, y, here(summarize),
            Ave = mean(eval(parse(text=NewColName)), na.rm=TRUE)
    )
    return(z)
}

here(f), añadido a plyr en diciembre de 2012, captura el contexto actual.

De vez en cuando me encuentro con problemas como este al combinar ddply con summarize o transform o algo así y, al no ser lo suficientemente inteligente como para adivinar los entresijos de navegar por varios entornos, tiendo a dejar de lado el problema simplemente al no usar summarize y en su lugar usar mi propia función anónima:

myFunction <- function(x, y){
    NewColName <- "a"
    z <- ddply(x, y, .fun = function(xx,col){
                             c(Ave = mean(xx[,col],na.rm=TRUE))}, 
               NewColName)
    return(z)
}

myFunction(df,sv)

Obviamente, hay un costo para hacer esto 'manualmente', pero a menudo evita el dolor de cabeza de lidiar con los problemas de evaluación que provienen de combinar ddply y summarize. Que no di, por supuesto, que Hadley no aparecerá con una solución...

El problema radica en el código del propio paquete plyr. En la función resumir, hay una línea eval(substitute(...),.data,parent.frame()). Es bien sabido que el padre.frame() puede hacer cosas bastante funky e inesperadas. T

La solución de @James es una solución muy buena, pero si no recuerdo mal, el propio @Hadley dijo antes que el paquete plyr no estaba destinado a ser utilizado dentro de funciones.

Lo siento, me equivoqué aquí. Se sabe sin embargo que por el momento, el paquete plyr da problemas en estas situaciones.

Por lo tanto, les doy una solución básica para el problema :

myFunction <- function(x, y){
    NewColName = "a"
    z = aggregate(x[NewColName],x[y],mean,na.rm=TRUE)
    return(z)
}
> myFunction(df,sv)
  b   a
1 0 1.5
2 1 3.5

Parece que tienes un problema de entorno. La asignación global soluciona el problema, pero a costa del alma de uno:

library(plyr)

a = c(1,2,3,4)
b = c(0,0,1,1)
c = c(5,6,7,8)
d.f = data.frame(a,b,c)
sv = c("b")

ColName = "a"
ddply(d.f, sv, summarize,
        Ave = mean(eval(parse(text=ColName)), na.rm=TRUE)
)

myFunction <- function(x, y){
    NewColName <<- "a"
    z = ddply(x, y, summarize,
            Ave = mean(eval(parse(text=NewColName)), na.rm=TRUE)
    )
    return(z)
}

myFunction(x=d.f,y=sv)

eval está buscando en el padre.marco(1). Así que si en su lugar defines NewColName fuera de myFunction debería funcionar:

rm(NewColName)
NewColName <- "a"
myFunction <- function(x, y){

    z = ddply(x, y, summarize,
            Ave = mean(eval(parse(text=NewColName)), na.rm=TRUE)
    )
    return(z)
}
myFunction(x=d.f,y=sv)

Usando get para sacar mi.analizar desde el entorno anterior, podemos acercarnos mucho más, pero todavía tenemos que pasar curenv como un global:

myFunction <- function(x, y){
    NewColName <- "a"
    my.parse <- parse(text=NewColName)
    print(my.parse)
    curenv <<- environment()
    print(curenv)

    z = ddply(x, y, summarize,
            Ave = mean( eval( get("my.parse" , envir=curenv ) ), na.rm=TRUE)
    )
    return(z)
}

> myFunction(x=d.f,y=sv)
expression(a)
<environment: 0x0275a9b4>
  b Ave
1 0 1.5
2 1 3.5

Sospecho que ddply está evaluando en el .GlobalEnv ya, por lo que todos las estrategias parent.frame() y sys.frame() que intenté fracasaron.