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mutate_each_非标准评估

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真的很难将dplyr函数放在我的函数中 . 我理解标准评估版本的 function_ 后缀，但仍有问题，并且似乎尝试了 eval paste 和 lazy 的所有组合 .

尝试将多个列除以组的控件的中位数 . 示例数据包括虹膜中的另一列名为“Control”，因此每个物种具有40'正常'和10'控制' .

data(iris)
control <- rep(c(rep("normal", 40), rep("control", 10)), 3)
iris$Control <- control

正常dplyr工作正常：

out_df <- iris %>% 
    group_by(Species) %>% 
    mutate_each(funs(./median(.[Control == "control"])), 1:4)

试图将其包装成一个函数：

norm_iris <- function(df, control_col, control_val, species, num_cols = 1:4){

out <- df %>%
    group_by_(species) %>% 
    mutate_each_(funs(./median(.[control_col == control])), num_cols)
    return(out)
}

norm_iris(iris, control_col = "Control", control_val = "control", species = "Species")

我收到错误：

Error in UseMethod("as.lazy_dots") : 
no applicable method for 'as.lazy_dots' applied to an object of class "c('integer', 'numeric')"

使用 funs_ 而不是 funs 我得 Error:...: need numeric data

r dplyr

1 回答

  • 1

    如果您还没有，它可能会帮助您阅读标准评估here上的小插图，虽然听起来有些可能很快就会改变 .

    您的函数缺少在 mutate_each_ 行中使用包lazyeval的 interp . 因为您尝试在 funs 中使用变量名称（ Control 变量），所以在这种情况下需要 funs_ 以及 interp . 请注意，这种情况根本不需要 mutate_each_ . 如果您在选择要变异的列时尝试使用列名而不是列号，则需要它 .

    以下是您的函数中的行而不是您拥有的行：

    mutate_each(funs_(interp(~./median(.[x == control_val]), x = as.name(control_col))), 
                        num_cols)
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