Question

试图绕过Non-Standard Evaluation as used by dplyr，但没有成功。我喜欢一个简短的函数，它返回一组指定变量的汇总统计数据（N，mean，sd，median，IQR，min，max）。

我的功能简化版......

my_summarise <- function(df = temp,
                         to.sum = 'eg1',
                         ...){
    ## Summarise
    results <- summarise_(df,
                          n = ~n(),
                          mean = mean(~to.sum, na.rm = TRUE))
    return(results)
}

用一些虚拟数据运行它......

set.seed(43290)
temp <- cbind(rnorm(n = 100, mean = 2, sd = 4),
              rnorm(n = 100, mean = 3, sd = 6)) %>% as.data.frame()
names(temp) <- c('eg1', 'eg2')
mean(temp$eg1)
  [1] 1.881721
mean(temp$eg2)
  [1] 3.575819
my_summarise(df = temp, to.sum = 'eg1')
    n mean
1 100   NA

N是计算出来的，但是平均值不是，不能弄明白为什么。

最终，我希望我的功能更加通用，符合......

my_summarise <- function(df = temp,
                         group.by = 'group'
                         to.sum = c('eg1', 'eg2'),
                         ...){
    results <- list()
    ## Select columns
    df <- dplyr::select_(df, .dots = c(group.by, to.sum))
    ## Summarise overall
    results$all <- summarise_each(df,
                                  funs(n = ~n(),
                                       mean = mean(~to.sum, na.rm = TRUE)))
    ## Summarise by specified group
    results$by.group <- group_by_(df, ~to.group) %>%
                        summarise_each(df,
                                       funs(n = ~n(),
                                       mean = mean(~to.sum, na.rm = TRUE)))        
    return(results)
}

...但在我进入这个更复杂的版本（我使用this example作为指导）之前，我需要首先在简单版本中进行评估，因为那是绊脚石，对{的调用{1}}工作正常。

对我出错的地方表示任何建议。

提前致谢

Answer 1

基本的想法是你必须自己构建适当的调用，最容易用lazyeval包完成。

在这种情况下，您希望以编程方式创建一个看起来像~mean(eg1, na.rm = TRUE)的调用。这是如何：

my_summarise <- function(df = temp,
                         to.sum = 'eg1',
                         ...){
  ## Summarise
  results <- summarise_(df,
                        n = ~n(),
                        mean = lazyeval::interp(~mean(x, na.rm = TRUE),
                                                x = as.name(to.sum)))
  return(results)
}

这是我努力工作的时候所做的事情：

请注意，就像您已经拥有的~n()一样，通话必须以~开头。
使用实际变量编写正确的调用，看看它是否有效（~mean(eg1, na.rm = TRUE)）。
使用lazyeval::interp重新创建该调用，并通过仅运行interp来检查，以便直观地看到它正在做什么。

在这种情况下，我可能经常写interp(~mean(x, na.rm = TRUE), x = to.sum)。但是运行它会给我们~mean("eg1", na.rm = TRUE)，它将eg1视为字符而不是变量名。所以我们使用as.name，正如我们在vignette("nse")中所教导的那样。

在函数中使用dplyr，非标准评估

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