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函数中包含列名列表的Tidyeval

tidyeval dplyr r

Stefano · 技术社区 · 8 年前

我试图创建一个函数,将列名列表传递给 dplyr 作用如果列名称列表在 ... 表格,如 tidyeval 文档:

df <- tibble(
  g1 = c(1, 1, 2, 2, 2),
  g2 = c(1, 2, 1, 2, 1),
  a = sample(5), 
  b = sample(5)
)

my_summarise <- function(df, ...) {
  group_var <- quos(...)

  df %>%
    group_by(!!!group_var) %>%
    summarise(a = mean(a))
}

my_summarise(df, g1, g2)

但是,如果我想将列名列出来作为函数的参数,那么上述解决方案将不起作用(当然):

my_summarise <- function(df, group_var, sum_var) {
  group_var <- quos(group_var) # nor enquo(group_var)
  sum_var <- enquo(sum_var)

  df %>%
    group_by(!!!group_var) %>%
    summarise(a = mean(a))
}

my_summarise(df, list(g1, g2), a)
my_summarise(df, list(g1, g2), b)

如何让列表中的项目单独报价?

这个问题类似于 Passing dataframe column names in a function inside another function 但在评论中,建议使用字符串,而在这里,我希望使用裸列名。

2 回复 | 直到 8 年前

AlphaDrivers 8 年前

library(dplyr)

df <- tibble(
  g1 = c(1, 1, 2, 2, 2),
  g2 = c(1, 2, 1, 2, 1),
  a = sample(5), 
  b = sample(5)
)

my_summarise = function(df, group_var, fun_name) {

  df %>%
    group_by(!!! group_var) %>%
    summarize_all(fun_name)
}

my_summarise(df, alist(g1, g2), mean)

alist()将参数“g1”和“g2”作为函数参数处理(不计算它们),而!!!(与UQS()相同)取消引用并拼接列表。sum\u var不是必需的,因为您似乎希望取“a”和“b”的平均值。此外,还可以通过传入函数来对其进行泛化。

aosmith 8 年前

您可以使用 alist 而不是 list ,因为它不会计算参数。

my_summarise = function(df, group_var, sum_var) {
    group_var = quos(!!! group_var)
    sum_var = enquo(sum_var)

    df %>%
        group_by(!!! group_var) %>%
        summarise(!! quo_name( sum_var) := mean( !! sum_var) )
}

my_summarise(df, alist(g1, g2), b)

# A tibble: 4 x 3
# Groups:   g1 [?]
     g1    g2     b
  <dbl> <dbl> <dbl>
1     1     1   2.0
2     1     2   3.0
3     2     1   4.5
4     2     2   1.0

另一种选择是直接通过 quos 而不是 列表 如图所示 in this answer ,从而避免了一些并发症。

my_summarise = function(df, group_var, sum_var) {
    # group_var = quos(!!! group_var)
    sum_var = enquo(sum_var)

    df %>%
        group_by(!!! group_var) %>%
        summarise(!! quo_name( sum_var) := mean( !! sum_var) )
}

my_summarise(df, quos(g1, g2), b)

# A tibble: 4 x 3
# Groups:   g1 [?]
     g1    g2     b
  <dbl> <dbl> <dbl>
1     1     1   2.0
2     1     2   3.0
3     2     1   4.5
4     2     2   1.0