在函数内部使用ddply（非标准评估）

Question

我在包装函数中使用 ddply（来自 R 中的 plyr 包）。我想根据变量的值总结我的数据集。但是，wrap 函数必须定义我要汇总的变量。

没有换行功能，我可以采用以下方法：

require(plyr)

# Create sample dataframe:
sample_df <- data.frame(a = rep(1:3, 2), b = rep(3:1, 2), c = rep(c("a", "b"), 3))

sample_df
  a b c
1 1 3 a
2 2 2 b
3 3 1 a
4 1 3 b
5 2 2 a
6 3 1 b

# Use ddply to summarize the dataframe:
ddply(sample_df, .(a), summarize, mean = mean(b), var = var(b))
  a mean var
1 1    3   0
2 2    2   0
3 3    1   0

但是，使用换行函数，我没有得到相同的结果：

sumfun <- function(df, v) { # summarize a given dataframe by a given variable, 
  d <- ddply(df, .(v), summarize, mean = mean(b), var = var(b))
  return(d)
}

# Output using the function:
sumfun(sample_df, "a")
  v mean var
1 a    3  NA

为什么 ddply 在函数中使用时行为不同？我试过在函数内部使用 substitute(v) 和 eval(substitute(v))，但没有什么区别。

Answer 1

plyr 包及其 ddply 功能有些过时并演变为 dplyr、tidyr 和类似的包（引用为 tidyverse ).

# library(tidyverse)
library(dplyr)

你想要完成的事情可以这样翻译：

sample_df %>% 
    group_by(a) %>% 
    summarize(mean = mean(b), var = var(b))
# # A tibble: 3 × 3
#       a  mean   var
#   <int> <dbl> <dbl>
# 1     1     3     0
# 2     2     2     0
# 3     3     1     0

并且，对于函数方法：

sumfun <- function(df, v) {
    df %>% 
        group_by_(v) %>% 
        summarize(mean = mean(b), var = var(b))
}

sumfun(sample_df, 'a')
# # A tibble: 3 × 3
#       a  mean   var
#   <int> <dbl> <dbl>
# 1     1     3     0
# 2     2     2     0
# 3     3     1     0

请注意 group_by_ 中的最终 _ 存在于执行标准评估所需的函数中。有关详细信息，请参阅 vignette("nse")。

在函数内部使用ddply（非标准评估）

Using ddply inside function (non-standard evaluation)

r

function

dplyr

plyr

evaluation