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dplyr标准评估：summarise_与summed变量的变量名称

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我经历了许多类似于我的问题，但只解决了我问题的一部分 . 我正在使用dplyr进行标准评估以适应变量名称 . 这适用于管道中的filter_和group_by_ . 但是，总而言之，我不能为我正在求和的指标设置变量名称 . 一个例子可以说清楚 .

library(dplyr)
library(lazyeval)

# create data
a <- data.frame(
  x = c(2010, 2010, 2011, 2011, 2011),
  y_zm = c(rep(10, 5)),
  y_r2 = c(rep(20, 5)))

# define variable names
tag <- "2011"
metric <- "y"
run1 <- "zm"
run2 <- "r2"

# working example for a pipe with fixed variable name
a %>%
  filter_(~x == tag) %>%
  group_by_(tag) %>%
  summarise_(variable_name = interp(~sum(var, na.rm = T), 
                                    var = as.name(paste0(metric,"_",run1))))

# non-working example of what I want to do
a %>%
  filter_(~x == tag) %>%
  group_by_(tag) %>%
  summarise_(as.name(paste0(metric,"_",run1)) = 
               interp(~sum(var, na.rm = T), 
                      var = as.name(paste0(metric,"_",run1))))

我尝试了许多涉及as.name（）或interp（）的不同内容，但似乎没有任何工作 .

r dplyr lazy-evaluation summarization

1 回答

  • 4

    在仔细阅读了NSE插图并讨论了一些事情后，我发现如果你使用 .dots 参数并将 interp 工作放在列表中，你可以在 summarise_ 中使用 setNames .

    a %>%
    filter_(~x == tag) %>%
    group_by_(tag) %>%
    summarise_(.dots = setNames(list(interp(~sum(var, na.rm = TRUE),
                                            var = as.name(paste0(metric,"_",run1)))), 
                                                            paste0(metric,"_",run1)))

Source: local data frame [1 x 2]

  2011 y_zm
1 2011   30

    您还可以添加 rename_ 步骤来执行相同的操作 . 我可以看到这不太理想，因为它依赖于知道你在 summarise_ 中使用的名字 . 但是如果你总是使用相同的名字，比如 variable_name ，对某些情况来说，这似乎是一个可行的选择 .

    a %>%
    filter_(~x == tag) %>%
    group_by_(tag) %>%
    summarise_(variable_name = interp(~sum(var, na.rm = T), 
                                         var = as.name(paste0(metric,"_",run1)))) %>%
    rename_(.dots = setNames("variable_name", paste0(metric,"_",run1)))

Source: local data frame [1 x 2]

  2011 y_zm
1 2011   30
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