Question

我正在尝试使用quosures在自定义函数中传递变量名以进行数据处理并在公式中使用，但我在公式中使用quosures不正确。有没有更好的方法在公式中取消引用参数？

library(dplyr)
library(broom)
library(purrr)
library(tidyr)

foo <- function(mydata, dv, iv, group_var) {
  dv = enquo(dv)
  iv = enquo(iv)
  group_var = enquo(group_var)

  mydata <- mydata %>% 
    group_by(!!group_var) %>% 
    nest() 

  mydata %>% 
    mutate(model = map(data, 
      ~summary(lm(formula(substitute(dv ~ iv)), data = .))
    )) %>%         
    unnest(model %>% map(tidy))
}

foo(mydata=mtcars, dv=mpg, iv=wt, group_var=cyl)

我的代码产生“mutate_impl（.data，dots）中的错误：评估错误：对象不是矩阵。”

这是我试图在函数中创建的代码的工作版本：

mtcars %>% 
  group_by(cyl) %>% 
  nest() %>% 
  mutate(model = map(data, ~summary(lm(mpg ~ wt, data = .)))) %>% 
  unnest(model %>% map(tidy))

Answer 1

您需要使用基本R非标准评估，其中lm等函数在tidyverse＆＃34;中不是＆＃34;可以这么说。

所以你可以改变：

foo <- function(mydata, dv, iv, group_var) {
  flma <- as.formula(paste(substitute(dv), "~", substitute(iv)))
  group_var = enquo(group_var)

  mydata <- mydata %>% 
    group_by(!!group_var) %>% 
    nest() 

  mydata %>% 
    mutate(model = map(data, ~summary(lm(flma, data = .)))) %>%         
    unnest(model %>% map(tidy))
}   

foo(mtcars, mpg, wt, cyl)

如果你知道你只做简单的回归，那很好。为了获得更大的灵活性，只需直接传递公式，如：

foo2 <- function(mydata, flma, group_var) {
  group_var = enquo(group_var)

  mydata <- mydata %>% 
    group_by(!!group_var) %>% 
    nest() 

  mydata %>% 
    mutate(model = map(data, ~summary(lm(flma, data = .)))) %>%         
    unnest(model %>% map(tidy))
}   

foo(mtcars, mpg ~ wt, cyl)

在匿名函数内使用公式内的quosures

1 个答案: