Question

我试图编写一个R函数来生成频率表，这样我就可以标准化格式化等，而无需反复输入。唯一的问题是我无法正确评估分组变量。

以下是获取迷你数据集以重现问题的一些代码：

 library(tidyverse)
 id <- sample(1:500, 5)
 factors <- sample(1:3, 5, replace = TRUE)
 data <- data.frame(id, factors)
 freqTable <- function(x, field){

     Table <- x %>%
         group_by(field) %>%
         summarise(N = n(), Percent = n()/NROW(x)*100) %>%
         mutate(C.Percent = cumsum(Percent))
     return(Table)
 }
 freqTable(data, "factors")

结果是：

resolve_vars（new_groups，tbl_vars（.data））出错：未知变量分组依据：field来自：resolve_vars（new_groups， tbl_vars（。数据））

我也尝试过：

freqTable <- function(x, field){
     Table <- x %>%
            group_by(paste(field)) %>%
            summarise(N = n(), Percent = n()/NROW(x)*100) %>%
            mutate(C.Percent = cumsum(Percent))
  return(Table)
}

哪个更好一点（因为它没有错误），但仍然没有正确地对因子进行分组，输出：

# A tibble: 1 × 4
  `paste(field)`     N Percent C.Percent
           <chr> <int>   <dbl>     <dbl>
1        factors     5     100       100

它只是告诉我该列中的案例数量。有谁知道我在哪里出错？

Answer 1

抱歉 - 刚刚想出这个。

group_by_(field)

我认为这可能与非标准评估有关，但我对此并不太了解。

此：

freqTable <- function(x, field){
+      Table <- x %>%
+             group_by_(paste(field)) %>%
+             summarise(N = n(), Percent = n()/NROW(x)*100) %>%
+             mutate(C.Percent = cumsum(Percent))
+   return(Table)
+ }

现在给出这个：

> freqTable(data, "factors")
# A tibble: 2 × 4
  factors     N Percent C.Percent
    <int> <int>   <dbl>     <dbl>
1       2     2      40        40
2       3     3      60       100

函数不以预期的方式评估变量

1 个答案: