Question

我有一个包含所有数字变量和一个date变量的数据框。对于每个变量VARIABLE，我想使用以下dplyr代码创建一个数据框：

avg_price = full_data_noNO %>% 
group_by(Month, Country) %>%
dplyr::summarize(avg = mean(VARIABLE, na.rm = TRUE))

如果我对名称VARIABLE进行硬编码，则此方法很好，但是如果我循环执行此操作，则会收到警告In mean.default(data.matrix(VARIABLE), na.rm = TRUE) : argument is not numeric or logical: returning NA。结果，我的avg_price数据框中的平均列仅包含NA。有人知道如何解决这个问题吗？

更新：我目前有一个功能：

make_plots_expl_vars <- function (VARIABLE, full_data_noNO ) {
   avg_price = full_data_noNO %>% 
   group_by(Month, Country) %>%
   dplyr::summarize(avg = mean(VARIABLE, na.rm = TRUE))
   return(avg_price)

例如，我使用make_plots_expl_vars("price", full_data_noNO)进行呼叫。我想使用循环为数据框中的所有变量调用此函数，但是我知道该怎么做。

Answer 1

您可以使用rlang::sym或rlang::enquo。

使用rlang::sym：

make_plots_expl_vars <- function (VARIABLE, data=full_data_noNO) {
  xx = sym(VARIABLE)
  avg_price = data %>% 
    group_by(Month, Country) %>%
    dplyr::summarize(avg = mean(!!xx, na.rm = TRUE))
  return(avg_price)
}
make_plots_expl_vars("price", full_data_noNO)
make_plots_expl_vars("price") #you don't need it anymore with the "data" argument

使用rlang::enquo：

make_plots_expl_vars <- function (VARIABLE, data=full_data_noNO) {
  xx = enquo(VARIABLE)
  avg_price = data %>% 
    group_by(Month, Country) %>%
    dplyr::summarize(avg = mean(!!xx, na.rm = TRUE))
  return(avg_price)
}
make_plots_expl_vars(price, full_data_noNO)

区别在于，在一种情况下，您用引号声明变量，而在另一种情况下不带引号。然后，使用dplyr运算符在!!函数中将变量取消引用。如果需要更多信息，可以查看the quasiquotation doc或"Programming with dplyr" tuto。

请注意，rlang已包含dplyr，因此您不必导入库。

在循环中使用dplyr创建数据框时出错

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