Question

我想使用dplyr 将编程选择的函数列表应用于数据框的每一列。为了便于说明，这是我的功能列表：

fun_list <- lapply(iris[-5], function(x) if(var(x) > 0.7) median else mean)

我认为这样可行：

iris %>% group_by(Species) %>% summarise_each_(funs_(fun_list), names(iris)[-5])

基于?funs_，其中陈述了论据应该是：

由...指定的函数列表。函数本身，意思是

但这失败了，错误：

Error in UseMethod("as.lazy") : no applicable method for 'as.lazy' applied to an object of class "function"

似乎funs_实际上期望符号列表对应于在适当环境中定义的函数，而不是实际函数。在我的应用程序中虽然我只获取函数，而不是它们的符号名称（此外，函数可能是匿名的）。

有没有办法将实际功能传递给summarise_each dplyr？注意我正在寻找dplyr答案，因为我知道如何用其他工具解决这个问题。

Answer 1

如果fun_list是一个函数列表，您可以在将它用于dplyr函数之前将其转换为＆＃34;惰性对象＆＃34; 的列表。

library(lazyeval)

fun_list2 <- lapply(fun_list, function(f) lazy(f(.)))

或

fun_list2 <- lapply(fun_list, function(f) lazy_(quote(f), env = environment()))

但我不确定这是否是100％防水方法。

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基于注释（每列有一个函数）：

dispatch <- lazy_(quote((fun_list[[as.character(substitute(.))]](.))), env = environment())

iris %>% group_by(Species) %>% summarise_each_(funs_(dispatch), names(iris)[-5])

这个想法是使用summarise_each_但不是使用函数列表而是使用单个调度功能。此函数采用变量，找到正确的函数来自原始的fun_list（按其名称！）并使用该变量作为输入。

如果函数列表的名称匹配，则解决方案有效变量的名称。

也可以动态定义调度和函数列表（在这种情况下）环境不是全球性的）：

get_dispatch <- function(fun_list) {
    return(lazy_(quote((fun_list[[as.character(substitute(.))]](.))), env = environment())) 
}

dispatch <- get_dispatch(lapply(iris[-5], function(x) if(var(x) > 0.7) median else mean))

使用dplyr :: summarize_each_的函数列表

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