在 case_when 中创建 tidyeval 函数

Question

我有一个数据集，我喜欢根据这些值的概率分布来估算其中的一个值。让我们先做一些可重现的例子

library(tidyverse)
library(janitor)

dummy1 <- runif(5000, 0, 1)
dummy11 <- case_when(
    dummy1 < 0.776 ~ 1,
    dummy1 < 0.776 + 0.124 ~ 2,
    TRUE ~ 5)

df1 <- tibble(q1 = dummy11)

这是输出：

df1 %>% tabyl(q1)
 q1    n percent
  1 3888  0.7776
  2  605  0.1210
  5  507  0.1014

我使用 mutate 和 sample 在值 1 和 2 之间共享值 = 5，如下所示：

df1 %>%
    mutate(q1 = case_when(q1 == 5 ~ sample(
        2,
        length(q1),
        prob = c(0.7776, 0.1210),
        replace = TRUE
    ),
    TRUE ~ as.integer(q1))
    )

结果如下：

q1    n percent
  1 4322  0.8644
  2  678  0.1356

这种方法似乎可行，但是因为我需要将其应用于多个变量，所以我尝试编写一个函数来使用 tidyverse 和 tidyeval，就像这样

    my_impute <- function(.data, .prob_var, ...) {
        .prob_var <- enquo(.prob_var)

        .data %>%
            sample(2, prob=c(!!.prob_var), replace = TRUE) 
    }

# running on data 
df1 %>%
    mutate(q1 = case_when(q1 == 5 ~ !!my_impute(q1),
    TRUE ~ as.integer(q1))
    )

错误是：

Error in eval_tidy(pair$lhs, env = default_env) : object 'q1' not found

Answer 1

我们需要 tabyl 生成的 'percent' 列中的 prob 值，因此可以将函数修改为

library(janitor)
library(dplyr)

my_impute <- function(.data, .prob_var, vals, ...) {
        .prob_var = enquo(.prob_var)
        .prob_vals <- .data %>%
             janitor::tabyl(!!.prob_var) %>%
             filter(!!.prob_var %in% vals) %>%
             pull(percent)

         .data %>%
              mutate(!! .prob_var := case_when(!! .prob_var == 5 ~ 
                sample(
                        2,
                        n(),
                        prob = .prob_vals,
                        replace = TRUE
                    ),
                    TRUE ~ as.integer(q1))
                    )
    }


df1 %>% 
     my_impute(q1, vals = 1:2) %>%
     tabyl(q1)
# q1    n percent
# 1 4285   0.857
# 2  715   0.143

Answer 2

补充我的两分钱，rlang 的新版本允许替换准引用过程：enquo() + !!你可以使用 curly-curly 来包含变量：函数就像：

my_impute <- function(.data, .prob_var, vals, ...) {

  #.prob_var = enquo(.prob_var)
  # commented out since it is no longer needed
  .prob_vals <- .data %>%
    janitor::tabyl({{.prob_var}}) %>%
    filter({{.prob_var}} %in% {{vals}}) %>%
    pull(percent)

  .data %>%
    mutate( {{.prob_var}} := case_when( {{.prob_var}} == 5 ~ 
                                       sample(
                                         2,
                                         n(),
                                         prob = {{.prob_vals}},
                                         replace = TRUE
                                       ),
                                     TRUE ~ as.integer(q1))
    )
}

在 case_when 中创建 tidyeval 函数

Making tidyeval function inside case_when

r

case-when

tidyverse

tidyeval