Tidyeval,包含函数中的列名列表

时间:2017-12-27 13:58:37

标签: r dplyr tidyeval

我正在尝试创建一个将列名列表传递给dplyr函数的函数。我知道如果列表名称列表以...形式给出,如tidyeval文档中所述:

,如何执行此操作
df <- tibble(
  g1 = c(1, 1, 2, 2, 2),
  g2 = c(1, 2, 1, 2, 1),
  a = sample(5), 
  b = sample(5)
)

my_summarise <- function(df, ...) {
  group_var <- quos(...)

  df %>%
    group_by(!!!group_var) %>%
    summarise(a = mean(a))
}

my_summarise(df, g1, g2)

但是如果我想列出列名作为函数的参数,上面的解决方案将不起作用(当然):

my_summarise <- function(df, group_var, sum_var) {
  group_var <- quos(group_var) # nor enquo(group_var)
  sum_var <- enquo(sum_var)

  df %>%
    group_by(!!!group_var) %>%
    summarise(a = mean(a))
}

my_summarise(df, list(g1, g2), a)
my_summarise(df, list(g1, g2), b)

如何让列表中的项目单独引用?

这个问题与Passing dataframe column names in a function inside another function类似,但在评论中建议使用字符串,而在这里我想使用裸列名称。

2 个答案:

答案 0 :(得分:2)

library(dplyr)

df <- tibble(
  g1 = c(1, 1, 2, 2, 2),
  g2 = c(1, 2, 1, 2, 1),
  a = sample(5), 
  b = sample(5)
)

my_summarise = function(df, group_var, fun_name) {

  df %>%
    group_by(!!! group_var) %>%
    summarize_all(fun_name)
}

my_summarise(df, alist(g1, g2), mean)

alist()将参数'g1'和'g2'作为函数参数处理(不评估它们),而!!! (与UQS()相同,取消引用并拼接列表。sum_var不是必需的,因为看起来你想要取'a'和'b'的平均值。此外,你也可以通过传入函数来推广它。

答案 1 :(得分:0)

您可以使用alist而不是list传递参数列表,因为它不会评估参数。

my_summarise = function(df, group_var, sum_var) {
    group_var = quos(!!! group_var)
    sum_var = enquo(sum_var)

    df %>%
        group_by(!!! group_var) %>%
        summarise(!! quo_name( sum_var) := mean( !! sum_var) )
}

my_summarise(df, alist(g1, g2), b)

# A tibble: 4 x 3
# Groups:   g1 [?]
     g1    g2     b
  <dbl> <dbl> <dbl>
1     1     1   2.0
2     1     2   3.0
3     2     1   4.5
4     2     2   1.0

另一个替代方案是直接使用quos而不是list传递该参数,如图所示in this answer,它会一起绕过一些并发症。

my_summarise = function(df, group_var, sum_var) {
    # group_var = quos(!!! group_var)
    sum_var = enquo(sum_var)

    df %>%
        group_by(!!! group_var) %>%
        summarise(!! quo_name( sum_var) := mean( !! sum_var) )
}

my_summarise(df, quos(g1, g2), b)

# A tibble: 4 x 3
# Groups:   g1 [?]
     g1    g2     b
  <dbl> <dbl> <dbl>
1     1     1   2.0
2     1     2   3.0
3     2     1   4.5
4     2     2   1.0