Dplyr 非标准评估——需要帮助

Question

我正在 dplyr 中使用非标准评估 (NSE) 迈出我的第一步。考虑以下代码片段：它采用 tibble，根据列内的值对其进行排序，并将 n-k 个较低的值替换为 "Other"。

例如见：

library(dplyr)

df <- cars%>%as_tibble

k <- 3

df2 <- df %>%
arrange(desc(dist))  %>% 
mutate(dist2 = factor(c(dist[1:k],
                rep("Other", n() - k)),
                levels = c(dist[1:k], "Other")))

我想要的是这样一个函数：

df2bis<-df %>% sort_keep(old_column, new_column, levels_to_keep)

产生相同的结果，其中old_column列"dist"（我用来对数据集进行排序的列），new_column（我生成的列）是"dist2" 和 levels_to_keep 是 "k"（我明确保留的值的数量）。我迷失在 enquo，quo_name 等等...

欢迎任何建议。

Answer 1

是这样的吗？

old_column = "dist"
new_column = "dist2"
levels_to_keep = 3

command = "df2bis<-df %>% sort_keep(old_column, new_column, levels_to_keep)"
command = gsub('old_column', old_column, command)
command = gsub('new_column', new_column, command)
command = gsub('levels_to_keep', levels_to_keep, command)
eval(parse(text=command))

Answer 2

你可以这样做：

library(dplyr)

sort_keep=function(df,old_column, new_column, levels_to_keep){
  old_column = enquo(old_column)
  new_column = as.character(substitute(new_column))
  df %>%
    arrange(desc(!!old_column))  %>% 
    mutate(use = !!old_column,
           !!new_column := factor(c(use[1:levels_to_keep],
                                  rep("Other", n() - levels_to_keep)),
                                levels = c(use[1:levels_to_keep], "Other")),
           use=NULL)
}


 df%>%sort_keep(dist,dist2,3)

Dplyr 非标准评估——需要帮助

Dplyr Non Standard Evaluation -- Help Needed

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