在 R 中：将列名作为参数传递并在函数中使用 dplyr::mutate() 和 lazyeval::interp()

Question

这个问题链接到除了这里我想使用在 mutate_() 中指定为函数 arg 的变量。如果我在 mutate_():

中不做任何 "calculations" 它会起作用

data <- 
  data.frame(v1=c(1,2),
             v2=c(3,4))



func1 <- function(df, varname){
    res <-
      df %>%
      mutate_(v3=varname)
    return(res)
  }
func1(data, "v1")

这给出了预期：

  v1 v2 v3
1  1  3  1
2  2  4  2

但如果我这样做，似乎我没有正确指定 "v3"：

func2 <- function(df, varname){
  res <-
    df %>%
    mutate_(v3=sum(varname))
  return(res)
}
func2(data, "v1")

不起作用；为什么它不等同于函数外的this？：

data %>%
  mutate(v3=sum(v1))

给出：

  v1 v2 v3
1  1  3  3
2  2  4  3

更新（在@docendo discimus 的解决方案之后）：关于使用 lazyeval::interp() 的解决方案有效。但是，如果功能稍微复杂一点，我似乎会打很多字。例如。我想要一个函数，它可以 return 对计数数据帧中 N-P 的所有组合进行得分和费舍尔的 2x2 pvalue，c.

require(plyr)
require(dplyr)
require(lazyeval)
set.seed(8)
df <- 
  data.frame(
    N = sample(c("n1","n2","n3","n4"),20, replace=T),
    P = sample(c("p1","p2","p3","p4"),20, replace=T),
    c = round(runif(20,0,10),0)) %>%
  distinct()

所以我开始使用 group_by 和 mutate 的很多行来制作一个函数 test.df。没有 lazyeval 它不起作用（当然），但看起来像这样：

test.df <- function(df=NULL, N=NULL, P=NULL, count=NULL, ...){
  require(plyr)
  require(dplyr)


  test <- function(a,b,c,d){
    data <- matrix(c(a,b,c,d),ncol=2)
    c(p = fisher.test(data)$p.value,
      OR = fisher.test(data)$estimate)
  }

  df %>%
    ungroup() %>%
    mutate(n.total = sum(count)) %>% 
    group_by(N) %>%
    mutate(n.N=sum(count)) %>%
    group_by(P) %>%
    mutate(n.P = sum(count)) %>%
    rowwise() %>%
    mutate(score(count/n.N)/(n.P/n.total), #simple enrichment score
           p=test(count,n.N-count,n.P-count,n.total-n.N-n.P+2*count)[[1]], #p values
           OR=test(count,n.N-count,n.P-count,n.total-n.N-n.P+2*count)[[2]]) #Odds ratio
    ungroup() %>%
    mutate(p_adj=p.adjust(p, method="BH"))

}

然后我转向了lazyval-way，它成功了！:

test.df <- function(df=NULL, N=NULL, P=NULL, count=NULL, ...){
  require(plyr)
  require(dplyr)
  require(lazyeval)

  test <- function(a,b,c,d){
    data <- matrix(c(a,b,c,d),ncol=2)
    c(p = fisher.test(data)$p.value,
      OR = fisher.test(data)$estimate)
  }

  df %>%
    ungroup() %>%
    mutate_(n.total = interp(~sum(count), count=as.name(count))) %>% 
    group_by_(interp(~N, N=as.name(N))) %>%
    mutate_(n.N = interp(~sum(count), count=as.name(count))) %>%
    group_by_(interp(~P, P=as.name(P))) %>%
    mutate_(n.P = interp(~sum(count), count=as.name(count))) %>%
    rowwise() %>%
    mutate_(score=interp(~(count/n.N)/(n.P/n.total), 
                       .values=list(count=as.name(count),
                                    n.N=quote(n.N),
                                    n.P=quote(n.P),
                                    n.total=quote(n.total))),
            p=interp(~(test(count,n.N-count,n.P-count,n.total-n.N-n.P+2*count)[[1]]),
                     .values=list(fisher=quote(fisher),
                                  count=as.name(count),
                                  n.N=quote(n.N),
                                  n.P=quote(n.P),
                                  n.total=quote(n.total))),
            OR=interp(~(test(count,n.N-count,n.P-count,n.total-n.N-n.P+2*count)[[2]]),
                      .values=list(fisher=quote(fisher),
                                   count=as.name(count),
                                   n.N=quote(n.N),
                                   n.P=quote(n.P),
                                   n.total=quote(n.total)))) %>% 
    ungroup() %>%
    mutate_(p_adj=interp(~p.adjust(p, method="BH"),
                         .values=list(p.adjust=quote(p.adjust),
                                      p=quote(p))))

}

给出：

    N  P  c n.total n.N n.P     score            p         OR       p_adj
1  n2 p1  9      89  23  27 1.2898551 1.856249e-01  2.0197105 0.309374904
2  n1 p2  3      89  21  16 0.7946429 1.000000e+00  0.7458441 1.000000000
3  n4 p3  5      89  20  30 0.7416667 5.917559e-01  0.6561651 0.724442095
4  n3 p1  9      89  25  27 1.1866667 3.053538e-01  1.7087545 0.469775140
5  n2 p3  3      89  23  30 0.3869565 2.237379e-02  0.2365142 0.074579284
6  n3 p4  3      89  25  16 0.6675000 5.428536e-01  0.5696359 0.723804744
7  n2 p1  5      89  23  27 0.7165862 4.412042e-01  0.6216888 0.630291707
8  n4 p3  2      89  20  30 0.2966667 1.503170e-02  0.1733288 0.060126805
9  n4 p3 10      89  20  30 1.4833333 5.406588e-02  2.9136831 0.108131750
10 n3 p4  1      89  25  16 0.2225000 3.524192e-02  0.1410289 0.091433058
11 n2 p1  1      89  23  27 0.1433172 1.312078e-03  0.0731707 0.008747184
12 n1 p3  1      89  21  30 0.1412698 1.168232e-03  0.0704372 0.008747184
13 n2 p4  1      89  23  16 0.2418478 6.108872e-02  0.1598541 0.111070394
14 n3 p1  3      89  25  27 0.3955556 3.793658e-02  0.2475844 0.091433058
15 n1 p2 10      89  21  16 2.6488095 8.710747e-05 10.5125558 0.001742149
16 n4 p2  3      89  20  16 0.8343750 1.000000e+00  0.8027796 1.000000000
17 n1 p4  7      89  21  16 1.8541667 4.114488e-02  3.6049777 0.091433058
18 n2 p4  4      89  23  16 0.9673913 1.000000e+00  1.0173534 1.000000000
19 n2 p2  0      89  23  16 0.0000000 9.115366e-03  0.0000000 0.045576831
20 n3 p3  9      89  25  30 1.0680000 6.157758e-01  1.3880504 0.724442095

我是不是没有正确使用lazyeval，或者以愚蠢的方式构建函数？在这里非常感谢一些意见。

Answer 1

你必须使用惰性求值（使用包 lazyeval），例如：

library(lazyeval)
func2 <- function(df, varname){
     df %>%
       mutate_(v3=interp(~sum(x), x = as.name(varname)))
}
func2(data, "v1")
#  v1 v2 v3
#1  1  3  3
#2  2  4  3

Answer 2

使用 dplyr (0.5.0) 的开发版本或新版本（0.6.0 - 等待 2017 年 4 月发布），这可以使用稍微不同的语法来完成

library(dplyr)
funcN <- function(dat, varname){
 expr <- enquo(varname)
 dat %>%
     mutate(v3 = sum(!!expr))
     #or
     #mutate(v3 = sum(UQ(expr)))

} 

funcN(data, v1)
#  v1 v2 v3
#1  1  3  3
#2  2  4  3

在这里，enquo通过计算函数参数将参数和returns值作为quosure（类似于base R中的substitute）懒惰地在 summarise 中，我们要求它 unquote （!! 或 UQ）以便它得到评估。

在 R 中：将列名作为参数传递并在函数中使用 dplyr::mutate() 和 lazyeval::interp()

In R: pass column name as argument and use it in function with dplyr::mutate() and lazyeval::interp()

r

function

arguments

dplyr

variable-names