dplyr 非标准评估，在函数外卷曲卷曲

Question

我看到的所有 curly curly 示例都在编写函数的上下文中。
我只想循环我的分组变量并获取频率，所以我试图让这样的东西起作用：

my_var <- "model"
mpg %>% group_by({{ my_var }}) %>% summarise(n=n())

但这并没有给出预期的输出，即如果我只是使用

我会得到什么

mpg %>% group_by(model) %>% summarise(n=n())

如何在这种简单的设置中使用非标准评估？

请注意，我不是在询问 group_by_at 类型的解决方案，而是一个非标准的评估解决方案，因此这不是

的副本

Answer 1

Curly-Curly 在函数中使用并与不带引号的变量一起使用。

library(dplyr)
library(rlang)

my_func <- function(data, var) {
   data %>% group_by({{var}}) %>% summarise(n=n())  
}

my_func(mpg, model)

#   model                  n
#   <chr>              <int>
# 1 4runner 4wd            6
# 2 a4                     7
# 3 a4 quattro             8
# 4 a6 quattro             3
# 5 altima                 6
# 6 c1500 suburban 2wd     5
# 7 camry                  7
# 8 camry solara           7
# 9 caravan 2wd           11
#10 civic                  9
# … with 28 more rows

要使用外部函数和带引号的变量，我们可以使用 sym 并计算 (!!)

mpg %>% group_by(!!sym(my_var)) %>% summarise(n=n())

或使用group_by_at

mpg %>% group_by_at(my_var) %>% summarise(n=n())

dplyr 非标准评估，在函数外卷曲卷曲

dplyr non standard evaluation with curly curly outside a function

r

dplyr

non-standard-evaluation

rlang