Question

首先 - 如果以前曾经问过这个问题我很道歉，我已经看过了，并且找不到任何符合我想要做的事情。

我尝试创建一个根据数据框中用户生成的列来存储数据的函数。为此，我使用了来自dplyr的mutate（）函数和来自基数R的cut（）。但是，我无法弄清楚如何使用通过函数传递的列名在cut（）函数内部（出现在mutate中）。

我花了几个小时翻阅this和this，但仍然无法理解。我的理解是foo（），bar（）和下面代码中的最后一行都应该产生相同的输出。但是，我得到了函数的两个错误，并且没有包含在函数中的错误只是使用硬编码的列名称。

这里发生了什么？为什么foo（）产生的输出与bar（）不同？我如何正确使用lazyeval来允许函数中的正确行为？

library(dplyr)
library(lazyeval)

foo <- function(data, col, bins){
    by = lazyeval::interp(quote(x), x = as.name(col))
    print(paste0("typeof(by): ", typeof(by)))
    print(paste0(" by: ", by))

    df <- data %>%
      dplyr::mutate(bins = cut(by,
        breaks = bins,
        dig.lab = 5,
        include.lowest = T))
    df
}

bar <- function(data, col, bins){
  df <- data %>%
    dplyr::mutate(bins = cut(lazyeval::interp(quote(x), x = as.name(col)),
      breaks = bins,
      dig.lab = 5,
      include.lowest = T))
  df
}

#produce sample data and bins list
df <- expand.grid(temp=0:8,precip=seq(0.7,1.3,by=0.1))
df$rel <- seq(40,100,length=63)
bins <- seq(40,100,by=10)

foo(df,"rel",bins) # produces "Error: 'rel' not found"
bar(df,"rel",bins) # produces "Error: 'x' must be numeric"

# but this works
dplyr::mutate(df, bins = cut(rel, breaks = bins, dig.lab = 5, include.lowest = T))

Answer 1

正如@aosmith在评论中提到的，解决方案是使用mutate_(bins = interp(~cut(x, bins, dig.lab = 5, include.lowest = TRUE), x = as.name(col)))。使用mutate_代替mutate可以让我们使用标准评估。

如果我们在interp之外调用cut，最简单的方法是查看interp和mutate_的内容。（它以相同的方式执行。）假设col == "rel"，

call = interp(~cut(x, bins, dig.lab = 5, include.lowest = TRUE), x = as.name(col)))

将给出

~cut(rel, bins, dig.lab = 5, include.lowest = TRUE)

将此表达式插入mutate允许我们完全按照here提供的示例进行操作。

muatate_(bins = call)

给出正确的结果。

您还可以允许用户提供替换“bins”的列名：

dplyr::mutate_(.dots = setNames(call, c(binName)))

动态地为mutate

1 个答案: