使用 nls 处理 Sapply 循环中的错误 - 循环在第一个错误处停止并且不输出任何数据

问题描述

我有一个非常大的数据集，其中包含一个自变量 (Kpl) 和几千个因变量 (Y1,... Yi)。

例如，我想计算所有 Kpl Vs Yi 对的二次函数拟合的 AICc。

我测试了以下代码，并且在一些示例中运行良好

cor_data <- read.csv("R/data/experimental_data/kpl_1.csv") 
Kpl <- as.matrix(cor_data[,1])

sapply(cor_data[,-1],function(x) AICc(nls(x ~ a*exp(b*Kpl),start = list(a=1,b=1),control=list(maxiter=1000))))

当我向原始文件中添加更多样本时，如果出现错误，则整个 sapply 循环停止并且不输出任何数据。我意识到某些模型将无法适合我正在尝试的方程，这很好，但是有没有办法强制 sapply 循环在错误发生后继续并给出实际执行的样本的结果工作？

如果它还可以打印出拟合失败的原因，则奖励，因为它可能是一系列不同的事情（低于 minfactor、高于 maxiter 或错误的起始值）。

解决方法

您可以使用 try-catch 或查看 tidyverse 中的 tidy-evaluation：

evalF <- function(x){
  fit <- try(nls(x ~ a * exp(b * Kpl),start = list(a = 1,b = 1),control = list(maxiter = 1000)))
  if(!inherits(fit,'try-error'))
    AIC(fit)
  else
    NULL
}
sapply(cor_data[,-1],evalF)

如果您想打印错误消息，您可以简单地将 fit 而不是 NULL 或类似的 print 返回到控制台。出于格式化目的，请考虑在后一种情况下使用 warning(...) 函数。