dplyr和非标准评估（NSE） [英] dplyr and Non-standard evaluation (NSE)

问题描述

我正在尝试编写一个函数，该函数使用dplyr接受数据框的名称和要汇总的列，然后返回汇总的数据框。我已经尝试了lazyeval包中的许多interp（）排列，但是我花了太多时间尝试使其工作。因此，我在此处编写了该函数的静态版本：

  summarize.df.static<-function（ ）{
 temp_df<-mtcars％&％;％
 group_by（cyl）％&％;％
 summary（qsec = mean（qsec），
 mpg = mean（mpg） ）
 return（temp_df）
} 
 
 new_df<-summary.df.static（）
 head（new_df）
  

这是我停留的动态版本的开始：

  summarize.df.dynamic<-function（df_in，sum_metric_in）{
 temp_df<-df_in％>％
 group_by（cyl）％>％
 summary_（qsec =平均值（qsec），
 sum_metric_in =平均值（sum_metric_in））＃interp（）的某些组合
 return（temp_df）
} 
 
 new_df<-summary.df.dynamic（mtcars， mpg）
头（new_df）
  

请注意，我希望本示例中的列名也来自传入的参数（在本例中为mpg）。另请注意，qsec列是静态的，即未传入。

以下是 docendo discimus发布的正确答案：

  summarize.df.dynamic<-函数（df_in，sum_metric_in）{
 temp_df<-df_in％>％
 group_by（cyl）％&％;％
 summary_（qsec =〜mean （qsec），
 xyz = interp（〜mean（var），var = as.name（sum_metric_in）））
 
 names（temp_df）[names（temp_df）== xyz ]<-sum_metric_in 
 return（temp_df）
} 
 
 new_df<-summary.df.dynamic（mtcars， mpg）
 head（new_df） 
 
＃cyl qsec mpg 
＃1 4 19.13727 26.66364 
＃2 6 17.97714 19.74286 
＃3 8 16.77214 15.10000 
 
 new_df< -summary.df.dynamic（mtcars， disp）
 head（new_df）
 
＃cyl qsec disp 
＃1 4 19.13727 105.1364 
＃2 6 17.97714 183.3143 
＃3 8 16.77214 353.1000 
  

解决方案

具体示例（使用静态 qsec等），您可以这样做：

 库（dplyr）
库（延迟）
 summary.df<-函数（data，sum_metric_in）{
 data<-data％&％;％
 group_by（cyl）％>％
 summary_（qsec =〜mean（qsec），
 xyz = interp（〜mean（var），var = as.name（sum_metric_in）））
 
 names（data）[names（data）== xyz]<-sum_metric_in 
 data 
} 
 
 summary.df（mtcars，  mpg）
＃来源：本地数据帧[3 x 3] 
＃
＃cyl qsec mpg 
＃1 4 19.13727 26.66364 
＃2 6 17.97714 19.74286 
＃3 8 16.77214 15.10000 
  

AFAIK您不能（还？）提供输入 sum_metric_in 到dplyr :: rename，您通常会用它来重命名该列，这就是为什么我在示例中做了不同的事情。

I'm trying to write a function that takes in the name of a data frame and a column to summarize by using dplyr, then returns the summarized data frame. I've tried a bunch of permutations of interp() from the lazyeval package, but I've spent way too much time trying to get it to work. So, I wrote a "static" version of the function I want here:

summarize.df.static <- function(){
  temp_df <- mtcars %>%
    group_by(cyl) %>%
    summarize(qsec = mean(qsec),
              mpg=mean(mpg))
  return(temp_df)
}

new_df <- summarize.df.static()
head(new_df)

Here is the start of the dynamic version I'm stuck on:

summarize.df.dynamic <- function(df_in,sum_metric_in){
  temp_df <- df_in %>%
    group_by(cyl) %>%
    summarize_(qsec = mean(qsec),
              sum_metric_in=mean(sum_metric_in)) # some mix of interp()
  return(temp_df)
}

new_df <- summarize.df.dynamic(mtcars,"mpg")
head(new_df)

Note that I want the column name in this example to come from the parameter passed-in as well (mpg in this case). Also note that the qsec column is static, ie not passed-in.

Below is the correct answer posted by "docendo discimus":

summarize.df.dynamic<- function(df_in, sum_metric_in){
  temp_df <- df_in %>%
    group_by(cyl) %>%
    summarize_(qsec = ~mean(qsec), 
               xyz = interp(~mean(var), var = as.name(sum_metric_in))) 

  names(temp_df)[names(temp_df) == "xyz"] <- sum_metric_in  
  return(temp_df)
}

new_df <- summarize.df.dynamic(mtcars,"mpg")
head(new_df)

#  cyl     qsec      mpg
#1   4 19.13727 26.66364
#2   6 17.97714 19.74286
#3   8 16.77214 15.10000

new_df <- summarize.df.dynamic(mtcars,"disp")
head(new_df)

#  cyl     qsec     disp
#1   4 19.13727 105.1364
#2   6 17.97714 183.3143
#3   8 16.77214 353.1000

解决方案

For the specific example (with static "qsec" etc) you could do:

library(dplyr)
library(lazyeval)
summarize.df <- function(data, sum_metric_in){
  data <- data %>%
    group_by(cyl) %>%
    summarize_(qsec = ~mean(qsec), 
               xyz = interp(~mean(var), var = as.name(sum_metric_in))) 

  names(data)[names(data) == "xyz"] <- sum_metric_in  
  data
}

summarize.df(mtcars, "mpg")
#Source: local data frame [3 x 3]
#
#  cyl     qsec      mpg
#1   4 19.13727 26.66364
#2   6 17.97714 19.74286
#3   8 16.77214 15.10000

AFAIK you cannot (yet?) supply the input "sum_metric_in" to dplyr::rename which you would typically use to rename the column, which is why I did it different in the example.

这篇关于dplyr和非标准评估（NSE）的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！