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Dplyr函数和重构列

dplyr function r

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Chuck P · 技术社区 · 7 年前

在使用dplyr的R函数中引用和取消引用变量名时出现问题。已经浏览过这个网站和哈德利的 Programming with dplyr 网站,它仍然得到最好的我。

功能代码 不起作用 是:

gcreatedata <- function(dataframe,depvar,iv1,iv2){
  depvar <- enquo(depvar)
  iv1 <- enquo(iv1)
  iv2 <- enquo(iv2)
  newdata <- dataframe %>%
    mutate(!!iv1 := factor(!!iv1)) %>%
    group_by(!!iv1, !!iv2)  %>%
    summarise(TheMean = mean(!!depvar,na.rm=TRUE),
          TheSD = sd(!!depvar,na.rm=TRUE),
          TheSEM = sd(!!depvar,na.rm=TRUE)/sqrt(length(!!depvar)),
          CI95Muliplier = qt(.95/2 + .5, length(!!depvar)-1))
return(as_tibble(newdata))
}

使用调用它 mtcars 是的

sss <- gcreatedata(mtcars,mpg,am,cyl)

我只是想转换变量 am 到ggplot中下游使用的系数。是的,我知道我可以在输入函数之前完成,但我希望它是通用的。如果运行此版本,可以看到该函数在减去因子步骤后的效果很好。

gcreatedata <- function(dataframe,depvar,iv1,iv2){
  depvar <- enquo(depvar)
  iv1 <- enquo(iv1)
  iv2 <- enquo(iv2)
  newdata <- dataframe %>%
    mutate(foo := factor(!!iv1)) %>%
    group_by(foo, !!iv2)  %>%
    summarise(TheMean = mean(!!depvar,na.rm=TRUE),
          TheSD = sd(!!depvar,na.rm=TRUE),
          TheSEM = sd(!!depvar,na.rm=TRUE)/sqrt(length(!!depvar)),
          CI95Muliplier = qt(.95/2 + .5, length(!!depvar)-1))
  return(as_tibble(newdata))
}
sss <- gcreatedata(mtcars,mpg,am,cyl)

它会返回我想要的,除了 是 已成为 foo 如何在这行代码中找到正确的名称 mutate(!!iv1 := factor(!!iv1)) %>% 现在我得到一个 Error: LHS must be a name or string 尽管有各种各样的组合,我还是想不出有什么好赌的。

提前谢谢。

2 回复 | 直到 7 年前

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Sastibe 7 年前

此处的教程部分描述了您的情况: http://dplyr.tidyverse.org/articles/programming.html#different-input-and-output-variable

以下代码适用于我:

> library(dplyr)
> 
> gcreatedata <- function(dataframe,depvar,iv1,iv2){
+   depvar <- enquo(depvar)
+   iv1_q <- enquo(iv1)
+   iv2 <- enquo(iv2)
+   
+   iv1_name <- paste0("mean_", quo_name(iv1_q))
+   
+   newdata <- dataframe %>%
+     mutate(!!iv1_name := factor(!!iv1_q)) %>%
+     group_by(!!iv1_q, !!iv2)  %>%
+     summarise(TheMean = mean(!!depvar,na.rm=TRUE),
+               TheSD = sd(!!depvar,na.rm=TRUE),
+               TheSEM = sd(!!depvar,na.rm=TRUE)/sqrt(length(!!depvar)),
+               CI95Muliplier = qt(.95/2 + .5, length(!!depvar)-1))
+   return(as_tibble(newdata))
+ }
> sss <- gcreatedata(mtcars,mpg,am,cyl)
> sss
# A tibble: 6 x 6
# Groups:   am [?]
     am   cyl TheMean TheSD TheSEM CI95Muliplier
  <dbl> <dbl>   <dbl> <dbl>  <dbl>         <dbl>
1  0     4.00    22.9 1.45   0.839          4.30
2  0     6.00    19.1 1.63   0.816          3.18
3  0     8.00    15.0 2.77   0.801          2.20
4  1.00  4.00    28.1 4.48   1.59           2.36
5  1.00  6.00    20.6 0.751  0.433          4.30
6  1.00  8.00    15.4 0.566  0.400         12.7

希望有帮助!

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Chuck P 7 年前

24小时让我头脑更清醒了。如果将来有人需要它,下面是答案。。。

gcreatedata <- function(dataframe,depvar,iv1,iv2){
  depvar <- enquo(depvar)
  iv1 <- enquo(iv1)
  iv2 <- enquo(iv2)
  newdata <- dataframe %>%
    mutate(!!quo_name(iv1) := factor(!!iv1), !!quo_name(iv2) := factor(!!iv2)) %>%
    group_by(!!iv1, !!iv2)  %>%
    summarise(TheMean = mean(!!depvar,na.rm=TRUE),
              TheSD = sd(!!depvar,na.rm=TRUE),
              TheSEM = sd(!!depvar,na.rm=TRUE)/sqrt(length(!!depvar)),
              CI95Muliplier = qt(.95/2 + .5, length(!!depvar)-1))
  return(as_tibble(newdata))
}

要在公共数据上测试它。。。

gcreatedata(mtcars,mpg,am,vs)
# A tibble: 4 x 6
# Groups:   am [?]
  am    vs    TheMean TheSD TheSEM CI95Muliplier
  <fct> <fct>   <dbl> <dbl>  <dbl>         <dbl>
1 0     0        15.0  2.77  0.801          2.20
2 0     1        20.7  2.47  0.934          2.45
3 1     0        19.8  4.01  1.64           2.57
4 1     1        28.4  4.76  1.80           2.45