以表达式作为 dplyr 摘要参数的 R 函数

Question

好吧，这件事感觉应该是相对容易的，但尽管我已经尝试了几十种方法 quote、eval、substitute、enquote、parse、summarize_ 等...我还没有让它工作。基本上我正在尝试计算这样的东西 - 但是 summarise 参数有一个变量表达式：

mtcars %>% group_by(cyl) %>% summarise(wt=mean(wt),hp=mean(hp))

产量：

# A tibble: 3 × 3
    cyl       wt        hp   
    <dbl>    <dbl>     <dbl> 
1     4 2.285727  82.63636 
2     6 3.117143 122.28571 
3     8 3.999214 209.21429

我尝试过的其中一件事是：

  x2 <- "wt=mean(wt),hp=mean(hp)"
  mtcars %>% group_by(cyl) %>% summarise(eval(parse(text=x2)))

产量：

Error in eval(substitute(expr), envir, enclos) : 
  <text>:1:12: unexpected ','
1: wt=mean(wt),

但是如果不考虑第二个参数 (",hp=mean(hp")，您将无法继续前进：

> x2 <- "wt=mean(wt)"
> mtcars %>% group_by(cyl) %>% summarise(eval(parse(text=x2)))
Error in eval(substitute(expr), envir, enclos) : object 'wt' not found

我会为你省去我尝试过的所有其他事情——我显然遗漏了一些关于如何在函数参数中处理表达式的内容。

那么这里的正确方法是什么？记住我最后真的想要这样的东西：

getdf <- function(df,sumarg){
  df %>% group_by(cyl) %>% summarise(sumarg)
  df
}

也不确定我应该为 R 世界中的这种查询使用哪种标签。元编程？

Answer 1

为了获得最大的灵活性，我会使用 ... 参数，使用 lazyeval 捕获这些点，然后传递给 summarise_:

getdf <- function(df, ...){ 
    df %>% group_by(cyl) %>% summarise_(.dots = lazyeval::lazy_dots(...)) 
}

那你可以直接做：

getdf(mtcars, wt = mean(wt), hp = mean(hp))

# A tibble: 3 × 3
    cyl       wt        hp
  <dbl>    <dbl>     <dbl>
1     4 2.285727  82.63636
2     6 3.117143 122.28571
3     8 3.999214 209.21429

不使用 ... 的一种方法是在列表中传递参数，尽管您需要使用公式或引号。例如：

getdf2 <- function(df, args){ 
    dots <- lazyeval::as.lazy_dots(args)
    df %>% group_by(cyl) %>% summarise_(.dots = dots) 
}

并用作：

getdf(mtcars, list(wt = ~mean(wt), hp = ~mean(hp)))

或

getdf(mtcars, list(wt = "mean(wt)", hp = "mean(hp)"))

以表达式作为 dplyr 摘要参数的 R 函数

R function with expression as parameter for dplyr summarise

r

dplyr

nse