在R中使用tidyeval方法和ggplot

Question

Hadley Wickham刚刚创建了新的dplyrprogramming 工具，可用于在dplyr谓词中将字符串作为函数参数传递。我想知道是否 它也可以与ggplot一起使用。

我正在尝试的内容：要创建一个将分组变量作为输入的自定义函数，请生成计数计数和给定组中行的比例百分比。这是代码。这里gprop是“组比例”“功能。

library(magrittr)
library(dplyr)  

gprop <- function(df1,grouping_var,ggp=F){ # ggp = ggplot
      grouping_var_enc = enquo(grouping_var)
      df2 = df1 %>% group_by(UQ(grouping_var_enc)) %>% tally %>% mutate(`%` = round(100*n/nrow(df1))) %>%
        arrange(desc(!!grouping_var_enc)) %>% print

  if(ggp){
    p_1 = df2 %>% ggplot(aes_string(x = names(df2)[1],y='n'))  + geom_bar(stat='identity') + xlab(enquo(grouping_var))
    # p_2 = df2 %>% ggplot(aes(x = UQ(grouping_var_enc),y=n))  + geom_bar(stat='identity') + xlab(enquo(grouping_var)) # this does not work
    # p_3 = df2 %>% ggplot(aes(x = reorder(grouping_var,-n),y=n))  + geom_bar(stat='identity') + xlab(enquo(grouping_var))

    print(p1)
  }
}
set.seed(100)
df1 = tibble(a = sample(c('AA','DD','KK'),10,replace = 10),b = rnorm(10)) %>% print
gprop(df1,a,TRUE)

这是输出和情节。

#R>set.seed(100)
#R>df1 = tibble(a = sample(c('AA','DD','KK'),10,replace = 10),b = rnorm(10)) %>% print
# A tibble: 10 x 2
a                   b
<chr>               <dbl>
1    AA  0.3186300876170320
2    AA -0.5817906847159104
3    DD  0.7145327108915683
4    AA -0.8252594258627688
5    DD -0.3598621313954654
6    DD  0.0898861437775305
7    KK  0.0962744602851301
8    DD -0.2016339521833545
9    DD  0.7398404998784306
10    AA  0.1233795010888694
#R>gprop(df1,a,TRUE)
# A tibble: 3 x 3
a     n   `%`
<chr> <int> <dbl>
1    KK     1    10
2    DD     5    50
3    AA     4    40

在代码中，p_2不起作用。 p_1这是一个黑客行为。有可能使p_2有效吗？ 此外，由于p_2不起作用，我无法在{I}尝试通过p_3添加重新排序（KK然后是AA然后DD）变量。可能是我在想错误的方向。可能存在完全不同且更好的解决方案。

Answer 1

最后，通过here和here获取帮助找到了答案。下面是代码和情节。如果能以更好的方式做到这一点，我仍然很好奇。

gprop <- function(df1,grouping_var,ggp=F){ # ggp = ggplot

  grouping_var_enc = enquo(grouping_var)
  df2 = df1 %>%
    group_by(UQ(grouping_var_enc)) %>% tally %>%
    mutate(`%` = round(100*n/nrow(df1))) %>%
    arrange(desc(!!grouping_var_enc)) %>% print

  if(ggp){
    p_1 = df2 %>%
      ggplot(aes_string(paste0("reorder(",quo_name(grouping_var_enc),",-n)"),y='n')) +
      geom_bar(stat='identity') + xlab(enquo(grouping_var))
    print(p_1)
  }
}