dcast 和 summary 到函数中 - 参数丢失

Question

我正在尝试将以下可以正常工作的代码转换为一个函数。

result_check <- data %>% 
  group_by(column, target)  %>%
  summarise(Unique_Elements = n()) %>%
  dcast(column_code ~ target, value.var="Unique_Elements")

例如，如果我们采用以下数据集：

column1 target
  AA      YES
  BB      NO
  BC      NO
  AA      YES

代码将根据目标变量聚合数据集，如下所示：

column1    YES   NO
   AA       2    0
   BB       0    1
   BC       0    1

这就是我构建函数的方式：

aggregate_per_group <- function(column) {
data %>% 
  group_by(column, target)  %>%
  summarise(Unique_Elements = n()) %>%
  dcast(column ~ target, value.var="Unique_Elements")}

但我得到 - 错误：分组依据的未知变量：列。我知道这是一个基本问题，但有什么线索可以解释为什么我在 group_by 中失去了争论？

我尝试使用以下实现 "group_by_"，以及 "require("dplyr")"，但它们似乎无关。

Answer 1

我们可以使用 table 从 base R

table(data)

如果我们对某个函数感兴趣，则使用 group_by_ 和 tidyr

中的 spread

aggregate_per_group <- function(column) {
     data %>% 
        group_by_(column, "target")  %>%
        summarise(Unique_Elements = n()) %>%
        spread(target, Unique_Elements, fill = 0)
 }

library(dplyr)
library(tidyr)
aggregate_per_group("column1")
#  column1    NO   YES
# *   <chr> <dbl> <dbl>
#1      AA     0     2
#2      BB     1     0
#3      BC     1     0

如果我们需要 reshape2

的 dcast

library(reshape2)
aggregate_per_group <- function(column) {
    data %>% 
       group_by_(column, "target")  %>%
       summarise(Unique_Elements = n()) %>%
       dcast(data = ., paste(column,  '~ target'), 
              value.var="Unique_Elements", fill = 0)
 }

aggregate_per_group("column1")
#   column1 NO YES
#1      AA  0   2
#2      BB  1   0
#3      BC  1   0

dcast 和 summary 到函数中 - 参数丢失

dcast and summary into a function - argument lost

r

function

dplyr

dcast