R语言使用列名作为函数参数

e37o9pze 于 2023-02-06 发布在其他

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对于一个 Dataframe ，我使用dplyr聚合一些列，如下所示。

> data <- data.frame(a=rep(1:2,3), b=c(6:11))
> data
  a  b
1 1  6
2 2  7
3 1  8
4 2  9
5 1 10
6 2 11
> data %>% group_by(a) %>% summarize(tot=sum(b))
# A tibble: 2 x 2
      a   tot
  <int> <int>
1     1    24
2     2    27

这是完美的。但是我想创建一个可重用的函数，这样一个列名可以作为参数传递。
在查看here等相关问题的答案时，我尝试了以下方法。

sumByColumn <- function(df, colName) {
  df %>%
  group_by(a) %>%
  summarize(tot=sum(colName))
  df
}

但是我无法让它工作。

> sumByColumn(data, "b")

 Error in summarise_impl(.data, dots) : 
  Evaluation error: invalid 'type' (character) of argument. 

> sumByColumn(data, b)

 Error in summarise_impl(.data, dots) : 
  Evaluation error: object 'b' not found. 
>

来源：https://stackoverflow.com/questions/48062213/using-column-names-as-function-arguments

4条答案

按热度按时间

iezvtpos1#

这可以使用最新的dplyr语法（如github所示）：

library(dplyr)
library(rlang)
sumByColumn <- function(df, colName) {
  df %>%
    group_by(a) %>%
    summarize(tot = sum(!! sym(colName)))
}

sumByColumn(data, "b")
## A tibble: 2 x 2
#      a   tot
#  <int> <int>
#1     1    24
#2     2    27

另一种将b指定为变量的方法是：

library(dplyr)
sumByColumn <- function(df, colName) {
  myenc <- enquo(colName)
  df %>%
    group_by(a) %>%
    summarize(tot = sum(!!myenc))
}

sumByColumn(data, b)
## A tibble: 2 x 2
#      a   tot
#  <int> <int>
#1     1    24
#2     2    27

赞(0）回复(0）举报 2023-02-06

bnl4lu3b2#

我们可以使用{{}}：

library(dplyr)

sumByColumn <- function(df, colName) {
  df %>%
    group_by(a) %>%
    summarize(tot=sum({{colName}}))
}

sumByColumn(data, b)

#      a   tot
#  <int> <int>
#1     1    24
#2     2    27

赞(0）回复(0）举报 2023-02-06

piv4azn73#

dplyr现在还为此提供了辅助函数（summarise_at，它接受参数vars、funs

sumByColumn <- function(df, colName) {
  df %>%
    group_by(a) %>%
    summarize_at(vars(colName), funs(tot = sum))
}

给出了相同的答案

# A tibble: 2 x 2
      # a   tot
  # <int> <int>
# 1     1    24
# 2     2    27

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2guxujil4#

我们可以使用代词.data。

library(dplyr)

sumByColumn <- function(df, colName) {
  df %>%
    group_by(a) %>%
    summarise(tot = sum(.data[[colName]]))
}

sumByColumn(data, "b")

#      a   tot
#* <int> <int>
#1     1    24
#2     2    27

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