我编写了一个简单的函数来创建 dplyr
中的百分比表:
library(dplyr)
df = tibble(
Gender = sample(c("Male", "Female"), 100, replace = TRUE),
FavColour = sample(c("Red", "Blue"), 100, replace = TRUE)
)
quick_pct_tab = function(df, col) {
col_quo = enquo(col)
df %>%
count(!! col_quo) %>%
mutate(Percent = (100 * n / sum(n)))
}
df %>% quick_pct_tab(FavColour)
# Output:
# A tibble: 2 x 3
FavColour n Percent
<chr> <int> <dbl>
1 Blue 58 58
2 Red 42 42
这很好用。然而,当我尝试在此基础上构建时,编写一个通过分组计算相同百分比的新函数,我无法弄清楚如何使用 quick_pct_tab
在新功能中 - 在尝试 quo(col)
的多种不同组合之后, !! quo(col)
和enquo(col)
等
bygender_tab = function(df, col) {
col_enquo = enquo(col)
# Want to replace this with
# df %>% quick_pct_tab(col)
gender_tab = df %>%
group_by(Gender) %>%
count(!! col_enquo) %>%
mutate(Percent = (100 * n / sum(n)))
gender_tab %>%
select(!! col_enquo, Gender, Percent) %>%
spread(Gender, Percent)
}
> df %>% bygender_tab(FavColour)
# A tibble: 2 x 3
FavColour Female Male
* <chr> <dbl> <dbl>
1 Blue 52.08333 63.46154
2 Red 47.91667 36.53846
据我了解dplyr
中的非标准评估已弃用,因此学习如何使用 dplyr > 0.7
来实现这一点会很棒。我该如何引用 col
将其传递给进一步的参数 dplyr
功能?
最佳答案
我们需要执行 !!
来触发“col_enquo”的评估
bygender_tab = function(df, col) {
col_enquo = enquo(col)
df %>%
group_by(Gender) %>%
quick_pct_tab(!!col_enquo) %>% ## change
select(!! col_enquo, Gender, Percent) %>%
spread(Gender, Percent)
}
df %>%
bygender_tab(FavColour)
# A tibble: 2 x 3
# FavColour Female Male
#* <chr> <dbl> <dbl>
#1 Blue 54.54545 41.07143
#2 Red 45.45455 58.92857
使用OP的函数,输出为
# A tibble: 2 x 3
# FavColour Female Male
#* <chr> <dbl> <dbl>
#1 Blue 54.54545 41.07143
#2 Red 45.45455 58.92857
请注意,创建数据集时未设置种子
更新
使用rlang
版本0.4.0
(使用dplyr
- 0.8.2
运行),我们还可以使用 {{...}}
进行引用、取消引用、替换
bygender_tabN = function(df, col) {
df %>%
group_by(Gender) %>%
quick_pct_tab({{col}}) %>% ## change
select({{col}}, Gender, Percent) %>%
spread(Gender, Percent)
}
df %>%
bygender_tabN(FavColour)
# A tibble: 2 x 3
# FavColour Female Male
# <chr> <dbl> <dbl>
#1 Blue 50 46.3
#2 Red 50 53.7
-使用之前的函数检查输出(未提供 set.seed)
df %>%
bygender_tab(FavColour)
# A tibble: 2 x 3
# FavColour Female Male
# <chr> <dbl> <dbl>
#1 Blue 50 46.3
#2 Red 50 53.7
关于r - 使用 dplyr 通过多个函数传递列名,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/47466577/