这只是为了完整，而不是因为我个人喜欢它。你可以用管道%>%输出结果，用花括号{}求值，用双箭头<<-将变量写入父环境。

library(tidyverse)
functionReturningTwoValues() %>% {a <<- .[1]; b <<- .[2]}

更新: 您还可以使用zeallot包中的多重赋值操作符::%<-%

c(a, b) %<-% list(0, 1)

(一) 如果foo和bar都是一个数字，那么c(foo,bar)没有问题;你也可以命名这些组件:c(Foo= Foo,Bar= Bar)。所以你可以访问结果res的组件res[1] res[2];或在命名的情况下，如res["Foo"]， res["BAR"]。

[B] 如果foo和bar是相同类型和长度的向量，那么返回cbind(foo,bar)或rbind(foo,bar)也没有问题;同样值得注意的。在'cbind'情况下，您将访问foo和bar为res[，1]， res[，2]或res[，" foo "]， res[，" bar "]。你可能更喜欢返回一个数据框架而不是一个矩阵:

data.frame(Foo=foo,Bar=bar)

并访问它们为res$Foo res$Bar如果foo和bar的长度相同但类型不同(例如，foo是一个数字向量，bar是一个字符串向量)，这也可以很好地工作。

[C] 如果foo和bar完全不同，不能像上面那样方便地组合，那么你肯定应该返回一个列表。

例如，你的函数可能适合线性模型 还要计算预测值，这样你就可以

LM<-lm(....) ; foo<-summary(LM); bar<-LM$fit

然后你会返回list(Foo= Foo, Bar= Bar)，然后访问摘要res$Foo，预测值res$Bar

来源:http://r.789695.n4.nabble.com/How-to-return-multiple-values-in-a-function-td858528.html

functionReturningTwoValues <- function() { 
  results <- list()
  results$first <- 1
  results$second <-2
  return(results) 
}
a <- functionReturningTwoValues()

我认为这是可行的。

使用R 3.6.1，我可以执行以下操作

fr2v <- function() { c(5,3) }
a_b <- fr2v()
(a_b[[1]]) # prints "5"
(a_b[[2]]) # prints "3"

我将发布一个函数，以向量的方式返回多个对象:

Median <- function(X){
  X_Sort <- sort(X)
  if (length(X)%%2==0){
    Median <- (X_Sort[(length(X)/2)]+X_Sort[(length(X)/2)+1])/2
  } else{
    Median <- X_Sort[(length(X)+1)/2]
  }
  return(Median)
}

这是我用来计算中位数的函数。我知道R中有一个内置函数叫做median()，但尽管如此，我还是编写了它来构建其他函数，通过使用我刚刚编写的median()函数来计算数值数据集的四分位数。Median()函数是这样工作的:

如果数值向量X有偶数个元素(即length(X)%%2==0)，则通过将元素sort(X)[length(X)/2]和sort(X)[(length(X)/2+1)]求平均值来计算中位数。 如果X没有偶数个元素，则中位数为sort(X)[(length(X)+1)/2]。

关于QuartilesFunction():

QuartilesFunction <- function(X){
X_Sort <- sort(X) # Data is sorted in ascending order

if (length(X)%%2==0){
  
  # Data number is even
  
  HalfDN <- X_Sort[1:(length(X)/2)] 
  HalfUP <- X_Sort[((length(X)/2)+1):length(X)]
  
  QL <- Median(HalfDN)
  QU <- Median(HalfUP)
  
  QL1 <- QL
  QL2 <- QL
  QU1 <- QU
  QU2 <- QU
  QL3 <- QL
  QU3 <- QU
  
  Quartiles <- c(QL1,QU1,QL2,QU2,QL3,QU3)
  names(Quartiles) = c("QL (1)", "QU (1)", "QL (2)", "QU (2)","QL (3)", "QU (3)")
  
} else{ # Data number is odd
  
  # Including the median
  
  Half1DN <- X_Sort[1:((length(X)+1)/2)] 
  Half1UP <- X_Sort[(((length(X)+1)/2)):length(X)]
  
  QL1 <- Median(Half1DN)
  QU1 <- Median(Half1UP)
  
  # Not including the median
  
  Half2DN <- X_Sort[1:(((length(X)+1)/2)-1)] 
  Half2UP <- X_Sort[(((length(X)+1)/2)+1):length(X)]
  
  QL2 <- Median(Half2DN)
  QU2 <- Median(Half2UP)
  
  # Methods (1) and (2) averaged
  
  QL3 <- (QL1+QL2)/2
  QU3 <- (QU1+QU2)/2
  
  Quartiles <- c(QL1,QU1,QL2,QU2,QL3,QU3)
  names(Quartiles) = c("QL (1)", "QU (1)", "QL (2)", "QU (2)","QL (3)", "QU (3)") 
}
return(Quartiles)
}

该函数通过以下三种方法返回数值向量的四分位数:

当数值向量x的元素数为奇数时，丢弃计算四分位数的中位数。 当数值向量x的元素个数为奇数时，保持四分位数计算的中位数。 对方法1和方法2得到的结果求平均值。

当数字向量X的元素个数为偶数时，三种方法重合。

QuartilesFunction()的结果是一个向量，它描述了使用上述三种方法计算出的第一和第三个四分位数。

如果你想将函数的输出返回给全局环境，你可以使用list2env，如下例所示:

myfun <- function(x) { a <- 1:x
                       b <- 5:x
                       df <- data.frame(a=a, b=b)

                       newList <- list("my_obj1" = a, "my_obj2" = b, "myDF"=df)
                       list2env(newList ,.GlobalEnv)
                       }
    myfun(3)

这个函数将在全局环境中创建三个对象:

> my_obj1
  [1] 1 2 3

> my_obj2
  [1] 5 4 3

> myDF
    a b
  1 1 5
  2 2 4
  3 3 3