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在dplyr中按动态列名称汇总

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所以我正在尝试在dplyr中进行一些编程，而我在使用enquo时遇到了一些问题！评估 .

基本上我想将列变为动态列名，然后能够进一步操作该列（即汇总） . 例如：

my_function <- function(data, column) {

  quo_column <- enquo(column)

  new_col <- paste0(quo_column, "_adjusted")[2]

  data %>%
     mutate(!!new_col := (!!quo_column) + 1) 
  }

my_function(iris, Petal.Length)

这很好用，并返回一个名为“Petal.Length.adjusted”的列，它只是Petal.Length增加了一个 .

但是我似乎无法总结这个新专栏 .

my_function <- function(data, column) {

  quo_column <- enquo(column)

   new_col <- paste0(quo_column, "_adjusted")[2]

   mean_col <- paste0(quo_column, "_meanAdjusted")[2]

   data %>%
      mutate(!!new_col := (!!quo_column) + 1) %>%
      group_by(Species) %>%
      summarize(!!mean_col := mean(!!new_col))
}

my_function(iris, Petal.Length)

这会产生一个警告，说明参数“Petal.Length_adjusted”不是数字或逻辑，尽管mutate调用的输出给出了一个数字列 .

如何引用此动态生成的列名称以将其传递给更多dplyr函数？

r dplyr

1 回答

  • 10

    与作为 quosure 的 quo_column 不同， new_col 和 mean_col 是字符串，因此我们使用 sym （来自 rlang ）将其转换为符号然后进行评估

    my_function <- function(data, column) {

   quo_column <- enquo(column)

   new_col <- paste0(quo_column, "_adjusted")[2]       

   mean_col <- paste0(quo_column, "_meanAdjusted")[2]

   data %>%
      mutate(!!new_col := (!!quo_column) + 1)  %>%
      group_by(Species) %>%
      summarise(!!mean_col := mean(!! rlang::sym(new_col)))
}

head(my_function(iris, Petal.Length))
# A tibble: 3 x 2
#  Species    Petal.Length_meanAdjusted
#  <fct>                          <dbl>
#1 setosa                          2.46
#2 versicolor                      5.26
#3 virginica                       6.55
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