如何在使用 R 中的公式的函数中使用数据框中的变量?
How to use a variable from a dataframe in a function that uses formulas in R?
我正在尝试创建一个函数,它对我作为参数提供的任何变量运行 t 检验。
出于演示目的,我刚刚向牙齿生长数据框添加了另一列,因为我的原始数据框太大了。
library(tidyverse)
library(rstatix)
library(ggpubr)
df <- ToothGrowth
df$width <- runif(60, min = 5, max = 10)
我试图概括我在 Datanovia which creates a grouped box plot like this Grouped Boxplot 上找到的方法。所以我尝试将代码概括为一个函数:
plotStats <- function(var) {
stat.test <- df %>% group_by(supp) %>% t_test(.data[[var]] ~ dose)
stat.test
}
但是,是我自己的,这个演示 df 我收到了错误消息:
无法提取不存在的列。 x 列`.data[[var]] 不存在。
我正在使用这种方法,因为接下来我将在探索性数据分析中提取绘图的 p 值。
这将是我喜欢工作的功能:
plotStats <- function(var) {
stat.test <- df %>% group_by(supp) %>% t_test(.data[[var]] ~ dose)
stat.test <- stat.test %>%
add_xy_position(x = "supp", dodge = 0.8)
ggplot(stats, aes(supp, .data[[var]])) +
geom_boxplot(aes(fill = dose)) +
stat_pvalue_manual(
stat.test, label = "p.adj",tip.length = 0.01,
bracket.nudge.y = -2
) +
scale_y_continuous(expand = expansion(mult = c(0, 0.1)))
}
plotStats(var = "len")
plotStats(var = "width")
我认为问题可能出在函数中公式的使用上,但似乎无法找到解决方法。
感谢任何帮助。
亲切的问候
最大值
这里有一种方法可以完成这项工作。它使用您的 var
参数构建公式对象。此外,将函数所需的所有 objects/variables 作为参数传递也是一种很好的做法(换句话说,不要让函数依赖于保存在全局环境中的东西)。
library(tidyverse)
library(rstatix)
plotStats <- function(df, var) {
formula <- as.formula(paste(var, "~", "dose"))
stat.test <- t_test(data = df %>% group_by(supp), formula)
stat.test
}
plotStats(df, "width")
# A tibble: 6 x 11
supp .y. group1 group2 n1 n2 statistic df p p.adj p.adj.signif
* <fct> <chr> <chr> <chr> <int> <int> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <chr>
1 OJ width 0.5 1 10 10 0.398 17.4 0.695 1 ns
2 OJ width 0.5 2 10 10 -0.114 15.0 0.911 1 ns
3 OJ width 1 2 10 10 -0.415 16.5 0.683 1 ns
4 VC width 0.5 1 10 10 -0.664 16.1 0.516 1 ns
5 VC width 0.5 2 10 10 -0.0830 16.2 0.935 1 ns
6 VC width 1 2 10 10 0.503 18.0 0.621 1 ns
plotStats(df, "len")
# A tibble: 6 x 11
supp .y. group1 group2 n1 n2 statistic df p p.adj p.adj.signif
* <fct> <chr> <chr> <chr> <int> <int> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <chr>
1 OJ len 0.5 1 10 10 -5.05 17.7 0.0000878 0.000176 ***
2 OJ len 0.5 2 10 10 -7.82 14.7 0.00000132 0.00000396 ****
3 OJ len 1 2 10 10 -2.25 15.8 0.039 0.039 *
4 VC len 0.5 1 10 10 -7.46 17.9 0.000000681 0.00000136 ****
5 VC len 0.5 2 10 10 -10.4 14.3 0.0000000468 0.00000014 ****
6 VC len 1 2 10 10 -5.47 13.6 0.0000916 0.0000916 ****
这里有一些问题。主要的是让 non-standard 评估正确。将未加引号的列名传递给函数会很好。您可以使用 rlang::ensym
捕获这些。您可以使用它来构建一个传递给 t_test
(然后传递给 facet_grid
)的公式。您还可以使用这些捕获的变量名称通过双爆炸 (!!
) 运算符传递给 ggplot。
一个更普遍的观察是,最好让你的函数泛化,这样它就可以在其他数据集上工作,所以删除函数内的 hard-coded 数据框和变量名。只需传入您使用的那些即可。
生成您正在寻找的绘图类型的通用函数将如下所示:
plotStats <- function(df, var1, var2, var3)
{
var1 <- ensym(var1)
var2 <- ensym(var2)
var3 <- ensym(var3)
f <- as.formula(paste(as.character(var2), "~", as.character(var3)))
fac <- as.formula(paste("~", as.character(var1)))
stat.test <- df %>%
group_by(!!var1) %>%
t_test(f) %>%
add_xy_position(step.increase = 0.5)
ggplot(df, aes(x = factor(!!var3), y = !!var2, fill = factor(!!var3))) +
geom_boxplot() +
scale_x_discrete(expand = c(0.5, 0.5)) +
facet_grid(fac, switch = "x") +
geom_bracket(data = stat.test, inherit.aes = FALSE,
aes(xmin = group1, xmax = group2, label = p)) +
labs(fill = as.character(var3), x = as.character(var1)) +
theme(panel.spacing = unit(0, "points"),
strip.placement = "outside",
strip.background = element_blank())
}
允许:
plotStats(df, supp, width, dose)
和
plotStats(df, supp, len, dose)
你可以将它应用到其他数据帧:
plotStats(mtcars, cyl, wt, am)
我会根据您的需要调整步长、填充颜色和主题。
我正在尝试创建一个函数,它对我作为参数提供的任何变量运行 t 检验。
出于演示目的,我刚刚向牙齿生长数据框添加了另一列,因为我的原始数据框太大了。
library(tidyverse)
library(rstatix)
library(ggpubr)
df <- ToothGrowth
df$width <- runif(60, min = 5, max = 10)
我试图概括我在 Datanovia which creates a grouped box plot like this Grouped Boxplot 上找到的方法。所以我尝试将代码概括为一个函数:
plotStats <- function(var) {
stat.test <- df %>% group_by(supp) %>% t_test(.data[[var]] ~ dose)
stat.test
}
但是,是我自己的,这个演示 df 我收到了错误消息: 无法提取不存在的列。 x 列`.data[[var]] 不存在。
我正在使用这种方法,因为接下来我将在探索性数据分析中提取绘图的 p 值。
这将是我喜欢工作的功能:
plotStats <- function(var) {
stat.test <- df %>% group_by(supp) %>% t_test(.data[[var]] ~ dose)
stat.test <- stat.test %>%
add_xy_position(x = "supp", dodge = 0.8)
ggplot(stats, aes(supp, .data[[var]])) +
geom_boxplot(aes(fill = dose)) +
stat_pvalue_manual(
stat.test, label = "p.adj",tip.length = 0.01,
bracket.nudge.y = -2
) +
scale_y_continuous(expand = expansion(mult = c(0, 0.1)))
}
plotStats(var = "len")
plotStats(var = "width")
我认为问题可能出在函数中公式的使用上,但似乎无法找到解决方法。
感谢任何帮助。 亲切的问候 最大值
这里有一种方法可以完成这项工作。它使用您的 var
参数构建公式对象。此外,将函数所需的所有 objects/variables 作为参数传递也是一种很好的做法(换句话说,不要让函数依赖于保存在全局环境中的东西)。
library(tidyverse)
library(rstatix)
plotStats <- function(df, var) {
formula <- as.formula(paste(var, "~", "dose"))
stat.test <- t_test(data = df %>% group_by(supp), formula)
stat.test
}
plotStats(df, "width")
# A tibble: 6 x 11
supp .y. group1 group2 n1 n2 statistic df p p.adj p.adj.signif
* <fct> <chr> <chr> <chr> <int> <int> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <chr>
1 OJ width 0.5 1 10 10 0.398 17.4 0.695 1 ns
2 OJ width 0.5 2 10 10 -0.114 15.0 0.911 1 ns
3 OJ width 1 2 10 10 -0.415 16.5 0.683 1 ns
4 VC width 0.5 1 10 10 -0.664 16.1 0.516 1 ns
5 VC width 0.5 2 10 10 -0.0830 16.2 0.935 1 ns
6 VC width 1 2 10 10 0.503 18.0 0.621 1 ns
plotStats(df, "len")
# A tibble: 6 x 11
supp .y. group1 group2 n1 n2 statistic df p p.adj p.adj.signif
* <fct> <chr> <chr> <chr> <int> <int> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <chr>
1 OJ len 0.5 1 10 10 -5.05 17.7 0.0000878 0.000176 ***
2 OJ len 0.5 2 10 10 -7.82 14.7 0.00000132 0.00000396 ****
3 OJ len 1 2 10 10 -2.25 15.8 0.039 0.039 *
4 VC len 0.5 1 10 10 -7.46 17.9 0.000000681 0.00000136 ****
5 VC len 0.5 2 10 10 -10.4 14.3 0.0000000468 0.00000014 ****
6 VC len 1 2 10 10 -5.47 13.6 0.0000916 0.0000916 ****
这里有一些问题。主要的是让 non-standard 评估正确。将未加引号的列名传递给函数会很好。您可以使用 rlang::ensym
捕获这些。您可以使用它来构建一个传递给 t_test
(然后传递给 facet_grid
)的公式。您还可以使用这些捕获的变量名称通过双爆炸 (!!
) 运算符传递给 ggplot。
一个更普遍的观察是,最好让你的函数泛化,这样它就可以在其他数据集上工作,所以删除函数内的 hard-coded 数据框和变量名。只需传入您使用的那些即可。
生成您正在寻找的绘图类型的通用函数将如下所示:
plotStats <- function(df, var1, var2, var3)
{
var1 <- ensym(var1)
var2 <- ensym(var2)
var3 <- ensym(var3)
f <- as.formula(paste(as.character(var2), "~", as.character(var3)))
fac <- as.formula(paste("~", as.character(var1)))
stat.test <- df %>%
group_by(!!var1) %>%
t_test(f) %>%
add_xy_position(step.increase = 0.5)
ggplot(df, aes(x = factor(!!var3), y = !!var2, fill = factor(!!var3))) +
geom_boxplot() +
scale_x_discrete(expand = c(0.5, 0.5)) +
facet_grid(fac, switch = "x") +
geom_bracket(data = stat.test, inherit.aes = FALSE,
aes(xmin = group1, xmax = group2, label = p)) +
labs(fill = as.character(var3), x = as.character(var1)) +
theme(panel.spacing = unit(0, "points"),
strip.placement = "outside",
strip.background = element_blank())
}
允许:
plotStats(df, supp, width, dose)
和
plotStats(df, supp, len, dose)
你可以将它应用到其他数据帧:
plotStats(mtcars, cyl, wt, am)
我会根据您的需要调整步长、填充颜色和主题。