使用 dplyr 进行函数式编程

Question

寻找一种更有效/优雅的方式将多个参数传递给一个组——通过在使用 dplyr 的函数中使用非标准评估。我不想使用 ... 运算符，而是要单独指定函数。

我的具体用例是一个函数，它接受一个数据框并使用更简单的语法创建一个 ggplot 对象。这是我想用我的函数自动化的代码示例：

# create data frame
my_df <- data.frame(month = sample(1:12, 1000, replace = T),
                    category = sample(head(letters, 3), 1000, replace = T),
                    approved = as.numeric(runif(1000) < 0.5))

my_df$converted <- my_df$approved * as.numeric(runif(1000) < 0.5)

my_df %>%
  group_by(month, category) %>%
  summarize(conversion_rate = sum(converted) / sum(approved)) %>%
  ggplot + geom_line(aes(x = month, y = conversion_rate, group = category, 
  color = category))

我想将 group_by、summarize、ggplot 和 geom_line 组合成一个简单的函数，我可以输入 x、y 和组，并让它执行所有脏活在引擎盖下。这是我的工作：

# create the function that does the grouping and plotting
plot_lines <- function(df, x, y, group) {

  x <- enquo(x)
  group <- enquo(group)
  group_bys <- quos(!! x, !! group)

  df %>%
    group_by(!!! group_bys) %>%
    my_smry %>%
    ggplot + geom_line(aes_(x = substitute(x), y = substitute(y), 
    group = substitute(group), color = substitute(group)))
}

# create a function to do the summarization
my_smry <- function(x) {
  x %>% 
    summarize(conversion_rate = sum(converted) / sum(approved))
}

# use my function
my_df %>% 
  plot_lines(x = month, y = conversion_rate, group = category)

我觉得 group_by 处理很不优雅：用 enquo 引用 x 和 group，然后在另一个里面用 !! 取消引用它们引用函数 quos，只是在下一行用 !!! 重新取消引用它们，但这是我唯一能够开始工作的东西。有更好的方法吗？

此外，有没有办法让 ggplot 使用 !! 而不是 substitute？我在做什么感觉不一致。

Answer 1

问题是 ggplot 还没有更新来处理 quosures，所以你必须给它传递表达式，你可以用 rlang::quo_expr:

从 quosures 创建

library(tidyverse)
set.seed(47)

my_df <- data_frame(month = sample(1:12, 1000, replace = TRUE),
                    category = sample(head(letters, 3), 1000, replace = TRUE),
                    approved = as.numeric(runif(1000) < 0.5),
                    converted = approved * as.numeric(runif(1000) < 0.5))

plot_lines <- function(df, x, y, group) {
    x <- enquo(x)
    y <- enquo(y)
    group <- enquo(group)

    df %>%
        group_by(!! x, !! group) %>%
        summarise(conversion_rate = sum(converted) / sum(approved)) %>%
        ggplot(aes_(x = rlang::quo_expr(x), 
                    y = rlang::quo_expr(y), 
                    color = rlang::quo_expr(group))) + 
        geom_line()
}

my_df %>% plot_lines(month, conversion_rate, category)

但是，请记住，ggplot 几乎不可避免地会从 lazyeval 更新为 rlang，因此虽然此界面可能会继续工作，但可能很快就会出现一个更简单、更一致的界面。

Answer 2

你可以像这样直接eval.parent(substitute(...))。作为基础 R，它在 R 中始终如一地工作并且很容易做到。甚至可以使用普通的 aes.

plot_lines <- function(df, x, y, group) eval.parent(substitute(
   df %>%
      group_by(x, group) %>%
      my_smry %>%
      ggplot + geom_line(aes(x = x, y = y, group = group, color = group))
))
plot_lines(my_df, month, conversion_rate, category)

使用 dplyr 进行函数式编程

Functional programming with dplyr

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