Question

关注Programming with dplyr我注意到可以使用quo_name添加名称。我想知道如何为多列执行此操作，例如。像quos_name的种类。 E.g：

   my_mutate <- function(df, expr) {
  expr <- enquo(expr)
  mean_name <- paste0("mean_", quo_name(expr))
  sum_name <- paste0("sum_", quo_name(expr))

  mutate(df, 
    !!mean_name := mean(!!expr), 
    !!sum_name := sum(!!expr)
  )
}

成为

   my_mutate <- function(df, ...) {
  exprs <-quos(...)
  mean_names <- paste0("mean_", quos_name(exprs))
  sum_names <- paste0("sum_", quos_name(exprs))

  mutate(df, 
    !!!mean_names := mean(!!!exprs), 
    !!!sum_names := sum(!!!exprs)
  )
}

即。为...中指定的所有列添加mean和sum列当然这只是一个例子，quos_names不存在。如果有办法，这将是非常有帮助的。

我知道可以在data.table DT[,(Col_names):=lapply(Cols,mean)]中执行类似这样的操作（此代码不起作用，但之前我做过类似的事情）。

Answer 1

免责声明：虽然我认为@aosmith提出的mutate_at是最好，最简单的解决方案，但我认为了解如何使用{{1 }}工具，如果rlang不存在。为了科学！

如评论中所述，您将需要研究mutate_at函数家族。您还会遇到purrr::map()的另一个问题，因为!!!mean_names := mean(!!!exprs)拼接运算符不能在分配的左手使用。

最好的!!!方法是将rlang表达式组成一个命名列表。使用mutate执行表达式算术，并使用quo（或您一直做的stringr::str_c）进行字符串算术：

paste0

奖金：：您会注意到我们在上面的表达式定义中重复了一段代码。我们可以将其提取到一个独立的函数中，该函数使用所提供的函数自动构造表达式并相应地命名这些表达式：

library( tidyverse )

my_mutate <- function(df, ...) {
  exprs <- enquos(...)

  mean_exprs <- set_names(
    map(exprs, ~quo(mean(!!.x))),               # mpg becomes mean(mpg)
    str_c("mean_", map_chr(exprs, quo_name)) )  # mpg becomes "mean_mpg"

  sum_exprs <- set_names(
    map(exprs, ~quo(sum(!!.x))),                # mpg becomes sum(mpg)
    str_c("sum_", map_chr(exprs, quo_name)) )   # mpg becomes "sum_mpg"

  mutate(df, !!!mean_exprs, !!!sum_exprs)
}

mtcars %>% my_mutate( mpg, cyl )
#    mpg cyl disp  hp ... mean_mpg mean_cyl sum_mpg sum_cyl
# 1 21.0   6  160 110 ... 20.09062   6.1875   642.9     198
# 2 21.0   6  160 110 ... 20.09062   6.1875   642.9     198
# 3 22.8   4  108  93 ... 20.09062   6.1875   642.9     198
# 4 21.4   6  258 110 ... 20.09062   6.1875   642.9     198

我们现在可以使用新的mutator <- function(f, ...) { f_expr <- enquo(f) exprs <- enquos(...) ## Same code as in my_mutate above, but with an arbitrary function set_names( map( exprs, ~quo((!!f_expr)(!!.x)) ), str_c( quo_name(f_expr), "_", map_chr(exprs, quo_name) ) ) } ## Example usage mutator( sd, mpg, cyl ) # $sd_mpg # <quosure> # expr: ^^sd(^mpg) # env: 0x555e05260020 # $sd_cyl # <quosure> # expr: ^^sd(^cyl) # env: 0x555e05273af8函数将mutator重新定义为简单的单行代码：

my_mutate

Answer 2

您似乎找到了使用mutate_at的答案，但如果您需要在其他情境中执行此操作，我将添加以下方式。

如果您使用以下功能，您将看到quos(...)返回与您的参数对应的状态列表。

watch_quos <- function(...){
    quos_args <- quos(...)
    return(quos_args)
}  
# Returns a list of closures
watch_quos(hello, iam, several, arguments)

因此，您可以使用quos或quo_name中的一个轻松将sapply的结果转换为将lapply应用于每个引用参数的字符列表（或矢量）：

quo_names <- function(...) {
   quos_args <- quos(...)
   char_args <- lapply(quos_args, quo_name)
   return(char_args)
}
# Returns a character list
quo_names(hello, iwill, be, char, arguments)

R quo_name相当于quos

2 个答案: