R：DPLYR包：当调用自定义函数时，bind_rows失败 [英] R: DPLYR package: bind_rows failing when calls a custom function

问题描述

使用DPLYR和TIDYR，我试图创建一个数据集的整洁版本，根据某些列的数据，可以丢失行。我创建了一个函数，它返回缺少的行（通过使用默认数据创建它们）在一个新的tbl_df（data.frame）（我进行单元测试，它可以与特定数据一起使用）。

但是，当从'bind_rows'调用它时，我收到以下错误：
数据框中的错误（a，b，c，...：
对象'A'没有找到。

例如，我的数据如下所示：

  ABCDE ... 
 a1 b1 c1 d1 e1 ... 
 a2 b2 c2 d2 e2 ... 
 ... 
  

我的代码如下所示：

  data_tidy<  -  data ％>％
 
<某些其他功能可以像'mutuate'，'filter'等清理>％>％
 
 brind_rows（myCustomFunction ，B，C，D，E ...））
  

任何想法我做错了什么？我还是新来的，DPLYR / TIDYR ...

注意：如果我rem最后一次调用'bind_rows'，表格按照预期的正确的A，B，C等列进行清理。我也使用这个特定场景中的'for'循环，我知道这可能不是最佳的，但是现在我将使用这个版本，所以我可以让它工作，然后尝试优化我的代码（或矢量化）。 p>

谢谢！

解决方案

在您致电 foo％>％brind_rows（myCustomFunction（A，B，C，D，E ...））， myCustomFunction（A，B，C，D， 。）被称为普通的R函数，而我认为你希望它在一个dplyr函数的上下文中被评估，如 mutate（x = myCustomFunction A，B，C，D，E ...））其中参数 A，B，C，D，E 将被由于％>％运算符，作为隐式第一个参数传递的data.frame中的字段。

简而言之，您需要调用 myCustomFunction（A，B，C，D，E ...），使参数的范围正确，例如：

  data_整理<  -  data％>％
<某些其他功能，如mutuate，filter等清理。 
 
 brind_rows（do.call（myCustomFunction，data_tidy））
  

Using DPLYR and TIDYR, I'm trying to create a tidy version of a dataset where rows can be missing depending on the data of certain columns. I created a function that returns the rows missing (by creating them with default data) in a new tbl_df(data.frame) (I unit-tested it and it works okay with specific data).

However, when calling it from 'bind_rows', I get the following error: Error in data.frame(a, b, c,...: Object 'A' not found.

For example, my data looks like this:

A        B        C        D        E        ...
a1       b1       c1       d1       e1       ...
a2       b2       c2       d2       e2       ...
...

My code looks like this:

data_tidy <- data %>%

    <some other functions to clean up like 'mutuate', 'filter', etc.> %>%

    brind_rows(myCustomFunction(A, B, C, D, E... ))

Any ideas what I'm doing wrong? I'm still new to R, DPLYR/TIDYR...

Note: If I remove the last call to 'bind_rows', the table is cleanup as expected with the proper A, B, C, etc. columns. I also use a 'for' loop in this specific scenario which I know might not be optimal but for now, I will work with this version so I can get it to work and then try to optimize my code (or vectorize).

Thanks!

解决方案

In your call to foo %>% brind_rows(myCustomFunction(A, B, C, D, E... )), myCustomFunction(A, B, C, D, E... ) is being called as an ordinary R function, whereas I think you'r expecting that it be evaluted within the context of a dplyr function as in mutate(x = myCustomFunction(A, B, C, D, E... )) where the arguments A, B, C, D, E would be replaced by fields from the data.frame that is passed as the implicit first argument thanks to the %>% operator.

In short, you need to call myCustomFunction(A, B, C, D, E... ) in such a way that the arguments are scoped correctly, such as:

data_tidy <- data %>% 
    <some other functions to clean up like 'mutuate', 'filter', etc.>

brind_rows(do.call(myCustomFunction,data_tidy))

这篇关于R：DPLYR包：当调用自定义函数时，bind_rows失败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！