Question

我尝试编写一个围绕dplyr :: case_when（）函数的简单函数。我在https://cran.r-project.org/web/packages/dplyr/vignettes/programming.html上阅读了使用dplyr 文档的编程，但无法弄清楚它如何与case_when（）函数一起工作。

我有以下数据：

data <- tibble( item_name = c("apple", "bmw", "bmw") )

以下列表：

cat <- list( item_name == "apple" ~ "fruit", item_name == "bmw" ~ "car" )

然后我想写一个像：
这样的函数
category_fn <- function(df, ...){ cat1 <- quos(...) df %>% mutate(category = case_when((!!!cat1))) }

不幸的是category_fn(data,cat)在这种情况下给出了评估错误。我想获得与输出获得的输出相同的输出：

data %>% mutate(category = case_when(item_name == "apple" ~ "fruit", item_name == "bmw" ~ "car"))

这样做的方法是什么？

Answer 1

1）传递列表使用来自wrapr包的let和来自问题的data和cat，无需以任何方式修改输入。< / p>

library(dplyr)
library(wrapr)

category_fn <- function(data, List) {
  let(c(CATEGORY = toString(sapply(List, format))),
      data %>% mutate(category = case_when(CATEGORY)),
      subsMethod = "stringsubs",
      strict = FALSE)
}
category_fn(data, cat) # test

，并提供：

# A tibble: 3 x 2
  item_name category
      <chr>    <chr>
1     apple    fruit
2       bmw      car
3       bmw      car

1a）使用来自问题的tidyeval / rlang以及data和cat：

category_fn <- function(data, List) {
  cat_ <- lapply(List, function(x) do.call("substitute", list(x)))
  data %>% mutate(category = case_when(!!!cat_))
}
category_fn(data, cat)

给出与上面相同的结果。

2）单独传递列表组件如果您打算单独传递cat的每个组件而不是cat本身，那么这可行：

category_fn <- function(data, ...) eval.parent(substitute({
   data %>% mutate(category = case_when(...))
}))

category_fn(data, item_name == "apple" ~ "fruit",
                   item_name == "bmw" ~ "car") # test

，并提供：

# A tibble: 3 x 2
  item_name category
      <chr>    <chr>
1     apple    fruit
2       bmw      car
3       bmw      car

2a）如果您更喜欢tidyeval / rlang，那么这种情况很简单：

library(dplyr)
library(rlang)

category_fn <- function(data, ...) {
   cat_ <- quos(...)
   data %>% mutate(category = case_when(!!!cat_))
}

category_fn(data, item_name == "apple" ~ "fruit",
                   item_name == "bmw" ~ "car") # test

Answer 2

首先引用列表中的每个元素：

cat <- list(
  quo(item_name == "apple" ~ "fruit"),
  quo(item_name == "bmw" ~ "car")
)

您的函数不必引用cat对象本身。我还改变了使用“everything else”...参数来在调用中明确引用类别参数：

category_fn <- function(df, categories){
  df %>%
    mutate(category = case_when(!!!categories))
}

然后按预期输出函数：

category_fn(data, cat)
# A tibble: 3 x 2
  item_name category
      <chr>    <chr>
1     apple    fruit
2       bmw      car
3       bmw      car

为了完整起见，我注意到类别列表也适用于使用基本R quote（）函数定义时的函数：

cat <- list(
  quote(item_name == "apple" ~ "fruit"),
  quote(item_name == "bmw" ~ "car")
)
> cat
[[1]]
item_name == "apple" ~ "fruit"

[[2]]
item_name == "bmw" ~ "car"

> category_fn(data, cat)
# A tibble: 3 x 2
  item_name category
      <chr>    <chr>
1     apple    fruit
2       bmw      car
3       bmw      car

Answer 3

这是另一种以整洁为中心的方法

cat <- tribble(
    ~name, ~category,
    "apple", "fruit",
    "bmw", "car"
) %>% 
    str_glue_data("item_name == '{name}' ~ '{category}'")

data %>% 
    mutate(category = case_when(!!! map(cat, rlang::parse_expr)))

使用dplyr :: case_when进行整洁的评估编程

3 个答案: