在 dplyr 0.6 中对多个以编程方式指定的变量进行分组

Question

这是新的 dplyr，即将发布。

dplyr programming vignette给出了一个调用group_by的例子，在外部函数中指定了分组变量：

my_summarise <- function(df, group_var) {
  df %>%
    group_by(!!group_var) %>%
    summarise(a = mean(a))
}

这在提供单个分组变量时有效。但是，它因多个变量而失败。

简化示例：

f <- function(x)
{
    group_by(mtcars, !!x)
}

## works
g1 <- "cyl"
f(g1)

## doesn't work
#Error in mutate_impl(.data, dots) : 
#  Column `c("cyl", "gear")` must be length 32 (the number of rows) or one, not 2
g2 <- c("cyl", "gear")
f(g2)

如何在 rlang 框架内解决这个问题？

理想情况下，我希望 f 的签名保持不变，即我将分组变量指定为单个向量，而不是通过 ... 参数。

Answer 1

有一个非常相似的问题：。我只是稍微修改了答案以使用 syms 和 !!!.

library(rlang)
f <- function(x){
  group_by(mtcars, !!!syms(x))
}

f(c("cyl")) %>% summarise(n())
# A tibble: 3 x 2
    cyl `n()`
  <dbl> <int>
1     4    11
2     6     7
3     8    14

f(c("cyl", "gear")) %>% summarise(n())
# A tibble: 8 x 3
# Groups:   cyl [?]
    cyl  gear `n()`
  <dbl> <dbl> <int>
1     4     3     1
2     4     4     8
3     4     5     2
4     6     3     2
5     6     4     4
6     6     5     1
7     8     3    12
8     8     5     2

在 dplyr 0.6 中对多个以编程方式指定的变量进行分组

Grouping on multiple programmatically specified vars in dplyr 0.6

r

dplyr

tidyverse

rlang