编写一个 tidyeval 函数来重命名 dplyr 中的因子水平
Write a tidyeval function to rename a factor level in a dplyr
我正在尝试编写一个带数字列的 tidyeval 函数,将高于某个 limit
的值替换为 limit
的值,将该列转换为一个因子,然后替换因子水平等于 limit
,水平称为 "limit+"。
例如,我试图将 sepal.width 中任何高于 3 的值替换为 3,然后将该因子水平重命名为 3+
。
举个例子,下面是我试图让它与 iris 数据集一起工作的方法。但是,fct_recode() 函数没有正确重命名因子级别。
plot_hist <- function(x, col, limit) {
col_enq <- enquo(col)
x %>%
mutate(var = factor(ifelse(!!col_enq > limit, limit,!!col_enq)),
var = fct_recode(var, assign(paste(limit,"+", sep = ""), paste(limit))))
}
plot_hist(iris, Sepal.Width, 3)
为了修复最后一行,我们可以使用特殊符号:=
,因为我们需要设置表达式左侧的值。对于 RHS,我们需要强制转换为字符,因为 fct_recode
需要右侧的字符向量。
library(tidyverse)
plot_hist <- function(x, col, limit) {
col_enq <- enquo(col)
x %>%
mutate(var = factor(ifelse(!!col_enq > limit, limit, !!col_enq)),
var = fct_recode(var, !!paste0(limit, "+") := as.character(limit)))
}
plot_hist(iris, Sepal.Width, 3) %>%
sample_n(10)
#> Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species var
#> 40 5.1 3.4 1.5 0.2 setosa 3+
#> 98 6.2 2.9 4.3 1.3 versicolor 2.9
#> 7 4.6 3.4 1.4 0.3 setosa 3+
#> 99 5.1 2.5 3.0 1.1 versicolor 2.5
#> 76 6.6 3.0 4.4 1.4 versicolor 3+
#> 77 6.8 2.8 4.8 1.4 versicolor 2.8
#> 85 5.4 3.0 4.5 1.5 versicolor 3+
#> 119 7.7 2.6 6.9 2.3 virginica 2.6
#> 110 7.2 3.6 6.1 2.5 virginica 3+
#> 103 7.1 3.0 5.9 2.1 virginica 3+
我正在尝试编写一个带数字列的 tidyeval 函数,将高于某个 limit
的值替换为 limit
的值,将该列转换为一个因子,然后替换因子水平等于 limit
,水平称为 "limit+"。
例如,我试图将 sepal.width 中任何高于 3 的值替换为 3,然后将该因子水平重命名为 3+
。
举个例子,下面是我试图让它与 iris 数据集一起工作的方法。但是,fct_recode() 函数没有正确重命名因子级别。
plot_hist <- function(x, col, limit) {
col_enq <- enquo(col)
x %>%
mutate(var = factor(ifelse(!!col_enq > limit, limit,!!col_enq)),
var = fct_recode(var, assign(paste(limit,"+", sep = ""), paste(limit))))
}
plot_hist(iris, Sepal.Width, 3)
为了修复最后一行,我们可以使用特殊符号:=
,因为我们需要设置表达式左侧的值。对于 RHS,我们需要强制转换为字符,因为 fct_recode
需要右侧的字符向量。
library(tidyverse)
plot_hist <- function(x, col, limit) {
col_enq <- enquo(col)
x %>%
mutate(var = factor(ifelse(!!col_enq > limit, limit, !!col_enq)),
var = fct_recode(var, !!paste0(limit, "+") := as.character(limit)))
}
plot_hist(iris, Sepal.Width, 3) %>%
sample_n(10)
#> Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species var
#> 40 5.1 3.4 1.5 0.2 setosa 3+
#> 98 6.2 2.9 4.3 1.3 versicolor 2.9
#> 7 4.6 3.4 1.4 0.3 setosa 3+
#> 99 5.1 2.5 3.0 1.1 versicolor 2.5
#> 76 6.6 3.0 4.4 1.4 versicolor 3+
#> 77 6.8 2.8 4.8 1.4 versicolor 2.8
#> 85 5.4 3.0 4.5 1.5 versicolor 3+
#> 119 7.7 2.6 6.9 2.3 virginica 2.6
#> 110 7.2 3.6 6.1 2.5 virginica 3+
#> 103 7.1 3.0 5.9 2.1 virginica 3+