创建一个函数(使用 data.table),同时支持引用和未引用的参数,然后在 purrr::map(或 lapply)中工作
Make a function (which uses data.table) that supports both quoted and unquoted arguments and then works in purrr::map (or lapply)
我有以下仅适用于带引号的变量的函数:
library(data.table) # version 1.11.8
library(purrr)
col_count <- function(dt, vars = NULL){
dt[, .N, by = vars]
}
我已经成功地创建了基本相同的函数,它能够接收带引号和不带引号的变量(感谢 data.table 中的 'by' 参数接收列表或字符向量)。
col_count2 <- function(dt, ...){
vars <- NULL
try(if(is.character(...)) {vars <- unlist(eval(substitute(...)))}, silent = TRUE)
if(is.null(vars)) vars <- substitute(list(...))
dt[, .N, by = vars]
}
dt_iris <- data.table::as.data.table(iris)
identical(col_count2(dt_iris, Petal.Width, Species),
col_count2(dt_iris, c('Petal.Width', 'Species')))
[1] TRUE
现在我希望我的函数能够使用 purrr::map(或 lapply)进行迭代,如下所示:
purrr::map(colnames(dt_iris), ~ col_count(dt_iris, .))
有效。
但是
purrr::map(colnames(dt_iris), ~ col_count2(dt_iris, .))
Error in eval(bysub, x, parent.frame()) : object '.' not found
这是一条来自 data.table 的消息,它接收到“.”。作为 'by =' 表达式中的 vars 变量。
purrr::map 发送 '.'因为这不是一个字符,所以它直接转到:
vars <- substitute(list(...))
我猜想有更好的方法来解决 quote/unquote 问题并保持在 data.table
。
我们可以使用:
library(data.table)
col_count2 <- function(dt, ...){
vars <- NULL
tryCatch({vars <- list(...)[[1]]}, error = function(e) {})
if(!is.character(vars)) vars <- as.character(substitute(list(...))[-1])
dt[, .N, by = vars]
}
identical(col_count2(dt_iris, Petal.Width, Species),
col_count2(dt_iris, c('Petal.Width', 'Species')))
#[1] TRUE
purrr::map(colnames(dt_iris), col_count2, dt = dt_iris)
#[[1]]
# Sepal.Length N
# 1: 5.1 9
# 2: 4.9 6
# 3: 4.7 2
# 4: 4.6 4
#....
#[[2]]
# Sepal.Width N
# 1: 3.5 6
# 2: 3.0 26
# 3: 3.2 13
# 4: 3.1 11
#....
#....
我有以下仅适用于带引号的变量的函数:
library(data.table) # version 1.11.8
library(purrr)
col_count <- function(dt, vars = NULL){
dt[, .N, by = vars]
}
我已经成功地创建了基本相同的函数,它能够接收带引号和不带引号的变量(感谢 data.table 中的 'by' 参数接收列表或字符向量)。
col_count2 <- function(dt, ...){
vars <- NULL
try(if(is.character(...)) {vars <- unlist(eval(substitute(...)))}, silent = TRUE)
if(is.null(vars)) vars <- substitute(list(...))
dt[, .N, by = vars]
}
dt_iris <- data.table::as.data.table(iris)
identical(col_count2(dt_iris, Petal.Width, Species),
col_count2(dt_iris, c('Petal.Width', 'Species')))
[1] TRUE
现在我希望我的函数能够使用 purrr::map(或 lapply)进行迭代,如下所示:
purrr::map(colnames(dt_iris), ~ col_count(dt_iris, .))
有效。
但是
purrr::map(colnames(dt_iris), ~ col_count2(dt_iris, .))
Error in eval(bysub, x, parent.frame()) : object '.' not found
这是一条来自 data.table 的消息,它接收到“.”。作为 'by =' 表达式中的 vars 变量。 purrr::map 发送 '.'因为这不是一个字符,所以它直接转到:
vars <- substitute(list(...))
我猜想有更好的方法来解决 quote/unquote 问题并保持在 data.table
。
我们可以使用:
library(data.table)
col_count2 <- function(dt, ...){
vars <- NULL
tryCatch({vars <- list(...)[[1]]}, error = function(e) {})
if(!is.character(vars)) vars <- as.character(substitute(list(...))[-1])
dt[, .N, by = vars]
}
identical(col_count2(dt_iris, Petal.Width, Species),
col_count2(dt_iris, c('Petal.Width', 'Species')))
#[1] TRUE
purrr::map(colnames(dt_iris), col_count2, dt = dt_iris)
#[[1]]
# Sepal.Length N
# 1: 5.1 9
# 2: 4.9 6
# 3: 4.7 2
# 4: 4.6 4
#....
#[[2]]
# Sepal.Width N
# 1: 3.5 6
# 2: 3.0 26
# 3: 3.2 13
# 4: 3.1 11
#....
#....