如何将列名传递给函数

Question

我编写了一个函数，该函数执行一些分析，包括使用 NPS package.

计算名为 "Net Promoter Score" 的度量

library(dplyr)
library(tidyr)
library(NPS)
df<-data.frame(score = sample(c(0:10),15,replace=TRUE),
           variable = sample(c('A', 'B', 'C'),15,replace=TRUE)
)
analyzer <- function(df,var, sco){
    df %>% group_by_(var) %>% transmute(n= nps(sco)) %>% unique()
}
analyzer(df,'variable','score')

这returns NA 为各级变量。

现在 dplyr 函数有一种方法可以处理 x 作为字符传递给它们（即我在这里使用的 _ 版本），但是 nps功能没有。我还尝试将分数列作为 nps(.[[score]]) 传递，但这 returns 整个列的 NPS 并且不会按 group_by 级别将其分解。

Answer 1

您可以使用 rlang 包，然后使用 !!

取消引用您的变量

library(dplyr)
library(tidyr)
library(NPS)
library(rlang)

df<-data.frame(score = sample(c(0:10),15,replace=TRUE),
           variable = sample(c('A', 'B', 'C'),15,replace=TRUE)
)
analyzer <- function(df,var, sco){
    var <- rlang::enquo(var)
    sco <- rlang::enquo(sco)
    df %>% group_by(!!var) %>% transmute(n= nps(!!sco)) %>% unique()
}
analyzer(df, variable,score)

Answer 2

这是因为函数的输入没有得到正确的评估-

（注意这里的实现方式，不管输入的是空表达式x = x还是字符x = "x"，函数都会起作用）

library(dplyr)
library(tidyr)
library(NPS)
set.seed(123)

# data
df <- data.frame(score = sample(c(0:10), 15, replace = TRUE),
                 variable = sample(c('A', 'B', 'C'), 15, replace = TRUE))

# custom function
analyzer <- function(df, var, sco) {
  var <- rlang::ensym(var)
  sco <- rlang::ensym(sco)

  df <- df %>% 
    group_by(., !!rlang::enquo(var)) %>% 
    transmute(., n = NPS::nps(!!rlang::enquo(sco))) %>% 
    unique()

  return(df)
}

# using function
analyzer(df, 'variable', 'score')
#> # A tibble: 3 x 2
#> # Groups:   variable [3]
#>   variable      n
#>   <fct>     <dbl>
#> 1 C        -0.333
#> 2 A        -0.4  
#> 3 B        -0.25

^{由 reprex package (v0.2.1)}

于 2018-11-18 创建

如何将列名传递给函数

how to pass a column name to a function

r

function

dplyr

rlang