r - 使用 dplyr 创建具有多个参数的函数

Question

我正在努力在自己的函数中使用 dplyr 函数。我更接近理解了，但仍然缺乏充分的理解。 这里我有包含 type 和 D10 变量的 df。

df <- data.frame(type = c("KL", "KL", "A", "A", "B", "B", "9999", "-1"), 
                 D10 = rnorm(8, 3, 4))

我想编写一个函数，如果 type == "KL"，则在新列中将返回 M； "-1" 如果类型 %in% c(9999, -1) 并且对于所有其他情况将返回 K。我希望在启动函数时可以更改 9999, -1, KL 的值。

我的尝试以如下所示的函数结束:

klme <- function(dat, met, minusy = c(-1, 9999), Sortnr, type){
  mutate_call <- lazyeval::interp(~ifelse(a %in% met, "M", ifelse(a %in% minusy, "-1", "K")), a = as.name(Sortnr))
  dat %>% mutate_(.dots = setNames(list(mutate_call), type))
}

klme(df, c("KL"), minusy = c(-1, 9999), "Sortnr", "typ")

在 typ 列中仅返回 K，而我想获得如下输出:

  type        D10 type.1
1   KL -5.3210620      M
2   KL  4.4832414      M
3    A -5.3979886      K
4    A  2.7933964      K
5    B -0.9602293      K
6    B  4.5097305      K
7 9999 -3.9650796     -1
8   -1  5.2700609     -1

Answer 1

我相信您正在寻找这个，请记住您需要interp所有变量值(@wici 也是正确的，您对klme的调用不应该有Sortnr 因为它不是 df 中的列):

df <- data.frame(type = c("KL", "KL", "A", "A", "B", "B", "9999", "-1"), 
                 D10 = rnorm(8, 3, 4))

klme <- function(dat, met, minusy = c(-1, 9999), Sortnr, type){
  mutate_call <- lazyeval::interp(~ifelse(a %in% y, "M", 
                                          ifelse(a %in% z, "-1", "K")),
                                  a = as.name(Sortnr),
                                  y = met,
                                  z = minusy)
  dat %>% mutate_(.dots = setNames(list(mutate_call), type))
}

klme(df, c("KL"), minusy = c('-1', '9999'), "type", "typ")

  type        D10 typ
1   KL  6.4760905   M
2   KL  7.5196368   M
3    A  2.2588101   K
4    A  1.4910878   K
5    B -0.3357310   K
6    B  1.9693856   K
7 9999 -0.3820483  -1
8   -1  4.5595150  -1