Dplyr 非标准评估，函数名称作为字符串传递

Question

在使用 dplyr 管道时，我想使用 NSE 将函数传递给 mutate，函数名称是从向量传递的。

例子

给定两个函数名称的向量：

funs <- c("sum", "mean")

我想用第一个值求和：

require(dplyr)
mtcars %>% 
  group_by(cyl) %>% 
  mutate_(res = funs[1](hp))

这会导致错误：

Error in as.lazy_dots(list(...)) : attempt to apply non-function

`do.call`

基于

do.call 的解决方案似乎为 sum:

生成了一些结果

mtcars %>% 
  group_by(cyl) %>% 
  mutate_(res = do.call(funs[1], .))

但在尝试使用 mean:

时失败

>> mtcars %>% 
+   group_by(cyl) %>% 
+   mutate_(res = do.call(funs[2], .))
Error in mean.default(mpg = c(21, 21, 22.8, 21.4, 18.7, 18.1, 14.3, 24.4,  : 
  argument "x" is missing, with no default

我猜它在这里的应用方式毫无意义。因此我的问题是：如何在 dplyr 中使用 nse 以便函数可以作为向量中的字符串传递？

Answer 1

我们可以使用get和get提取单个字符串的值。在这里，它是一个函数，所以它 returns 函数本身。

mtcars %>% 
     group_by(cyl) %>% 
     mutate(res= get(funs[1])(hp))

用于传递附加参数

mtcars$hp[1] <- NA
mtcars %>%
      group_by(cyl) %>% 
      mutate(res= get(funs[1])(hp, na.rm = TRUE))

Answer 2

这些都使用 mutate 而不是 mutate_

mtcars %>% 
  group_by(cyl) %>% 
  mutate(res = do.call(funs[2], list(hp)))

mtcars %>% 
  group_by(cyl) %>% 
  mutate(res = match.fun(funs[2])(hp))

另请注意，如果我们使用 [[2]] 代替 [2]，那么它们将适用于出现在问题中的字符向量 funs 以及 funs <- c(sum, mean).

Dplyr 非标准评估，函数名称作为字符串传递

Dplyr non standard evaluation with function name passed as a string

r

function

scoping

dplyr

nse

例子

`do.call`