r - 将聚合函数转换为用户定义函数

Question

我在 R 中创建了一个数据集，如下所示:

m <- mtcars
m$dep<- ifelse(m$mpg <=16,1,0)

现在，如果我尝试根据基于 cyl 完成的组对变量 dep 求和

a <-aggregate(dep_var~ cyl, FUN=sum, data=m)
a

我得到了想要的结果。但是，我的问题是，如果我尝试将其转换为用户定义的函数以使其自动化，我会收到错误。我尝试了以下代码:

f<- function(target,variable,data){
  a <-aggregate(target ~ variable, FUN=sum, data=data)
  return(a)
}
f(dep,cyl,m)

您能在这方面帮助我吗？ 您能否告诉我在调用函数时何时应该使用双引号？例如。 f(“dep”，“cyl”，m)。我为我的函数尝试了这段代码，但它也不起作用。

请有人帮助我纠正该功能。

Answer 1

1) 在这种情况下，不使用公式界面会更容易。首先获取目标和变量名称作为字符串，然后运行aggregate:

f1 <- function(target, variable, data) {
  target <- deparse(substitute(target))
  variable <- deparse(substitute(variable))
  aggregate(data[target], data[variable], sum)
}
f1(dep, cyl, m)

给予:

  cyl dep
1   4   0
2   6   0
3   8  10

2) 如果您想直接将列名作为字符串传递，而不是像我们上面那样传递未计算的表达式，那么它会更容易并给出相同的输出:

f2 <- function(target, variable, data) {
  aggregate(data[target], data[variable], sum)
}
f2("dep", "cyl", m)

3) 虽然问题要求提供一个 aggregate 解决方案，但它上面有一个 sqldf 标签，所以如果您需要这里的 sqldf 解决方案是传递名称的一个。如果您想传递未计算的表达式，请使用与 (1) 中相同的方法和 deparse(substitute(...)):

library(sqldf)
f3 <- function(target, variable, data) {
    fn$sqldf("select $variable, sum($target) from data group by $variable")
}
f3("dep", "cyl", m)