使用dplyr傳遞函數內列名

我知道使用lazyeval內部功能，以指代列名與dplyr但我堅持的。一般來說，當創建一個函數時，它也引用了函數參數中的列名，使用這種函數最常用的方法是什麼？謝謝。使用dplyr傳遞函數內列名

library(lazyeval) 

## Create data frame 
df0 <- data.frame(x=rnorm(100), y=runif(100)) 

########################################## 
## Sample mean; this way works 
########################################## 
df0 %>% 
    filter(!is.na(x)) %>% 
    summarize(mean=mean(x)) 

########################################## 
## Sample mean via function; does not work 
########################################## 
dfSummary2 <- function(df, var_y) { 
    p <- df %>% 
     filter(!is.na(as.name(var_y))) %>% 
     summarize(mean=mean(as.name(var_y))) 
    return(p) 
} 

dfSummary(df0, "x") 
# mean 
# 1 NA 
# Warning message: 
# In mean.default("x") : argument is not numeric or logical: returning NA 

########################################## 
## Sample mean via function; also does not work 
########################################## 
dfSummary <- function(df, var_y) { 
    p <- df %>% 
     filter(!is.na(var_y)) %>% 
     summarize(mean=mean(var_y)) 
    return(p) 
} 

dfSummary(df0, "x") 
# mean 
# 1 NA 
# Warning message: 
# In mean.default("x") : argument is not numeric or logical: returning NA

來源

2017-01-23 David

你將不得不使用'summarize_'和'代替filter_'功能。參見例如[這裏]（http://stackoverflow.com/questions/41810320/how-to-correctly-use-dplyr-verbs-inside-a-function-definition-in-r）。 – Axeman

謝謝。順便說一句，是使用** lazyeval :: interp **所需？ – David

註釋使用summarize_和filter_是正確的方向，如果使用dplyr更多信息，請與vignette("nse")。

雖然與給定的問題，這將提供一個使用一個變量的列名，而無需dplyr

dfSummary <- function(df, var_y) { 
mean(df[[var_y]], na.rm = TRUE) 
} 

dfSummary(df0, "x") 
[1] 0.105659 

dfSummary(df0, "y") 
[1] 0.4948618

來源

2017-01-23 23:20:16 manotheshark

謝謝。我實際上知道這種方法，但由於我的腳本廣泛使用** dplyr **，我想保留它的功能。 – David

使用dplyr傳遞函數內列名

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