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我需要了解如何在dplyr的group_by函數中輸入字符串值（NSE）。我的數據集和代碼在「group_by」下工作正常，但不適用於「group_by_」版本。在這方面我無法找到我的錯誤。 ID,Region,Dimension,BlogsInd.,BlogsNews,BlogsTech,Columns 1,PK,Dim1,-4.75,NA,NA,NA 2,PK,Dim1,-5.69,NA,

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在dplyr中傳遞列名作爲變量

這個問題的變體已經被問了很多，我也讀過關於NSE的內容。但我無法弄清楚這一點。這很簡單： library(dplyr) data(cars) cars %>% group_by(speed) %>% summarise(d = mean(dist)) 現在我想用變量x傳遞DIST列意味着 x <- "dist" 當然，這並不工作： cars %>% gr

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在dplyr中移動均值作爲函數

我想創建一個函數，該函數可以計算可變數量的最後觀察值和不同變量的移動均值。以此作爲模擬數據： df = expand.grid(site = factor(seq(10)), year = 2000:2004, day = 1:50) df$temp = rpois(dim(df)[1], 5) 計算1個變量和固定數量的最後的觀測值。例如。這計算了最近5天的溫

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dplyr：在NSE中按位置選擇列

我想創建一個函數，根據它們的位置來選擇DF中的列。我將始終需要第一列，然後是DF的一個子集。我需要選擇每個子集有1個對象。到目前爲止，我已經試過如下： position <- "1,28:31" DF %>% select_(.dots = position) ，但我收到以下錯誤： Error in parse(text = x) : <text>:1:2: unexpected 'x' 這似乎

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dplyr混合SE和NSE

我在混合SE和NSE dplyr評估功能時遇到困難。我有一個數據集，我想根據不同列上的出現次數來劃分每列。讓我寫與我的功能一個小功能後 func <- function(param) { mtcars %>% group_by(cyl) %>% summarise_each(funs_(lazyeval::interp(~sum(.))/lazyeval::interp(~sum(var

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使用dplyr創建一個具有多個參數的函數

我很努力在自己的函數中使用dplyr函數。我更接近理解，但仍然缺乏充分理解。這裏我有df包含type和D10變量。 df <- data.frame(type = c("KL", "KL", "A", "A", "B", "B", "9999", "-1"), D10 = rnorm(8, 3, 4)) 我想寫一個新列會如果type == "KL"返回M的功能; "-1"如果

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無法獲得dplyr filter_與數據集和COL_NAME作爲變量

我撞我的頭的最後幾個小時，但仍然未能解決這方面的工作... 我想寫A R函數，它接受一個數據幀名稱和列名稱作爲變量，並嘗試返回一個數據幀，其中包含指定列的所有不同值，減去任何NA或「N/A」值。這是我的功能， getDistinctColValues <- function(dataset, colname, removeNA = FALSE) { colname <- as.nam

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點參數的非標準評估

我有一個函數，我想包圍另一個函數，通過參數作爲...參數參數。我有麻煩學習如何構建底層的函數調用lazyeval這裏有一個體面的MWE， library(dplyr) pythag <- function(a, b){ sqrt(a^2 + b^2) } pythag_wrapper <- function(data, ...){ dplyr::mutate_(data

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如何在r中的函數定義中正確使用dplyr動詞？

我想在我的函數中使用dplyr中的filter和summarise。沒有它，就像下面的功能： library(dplyr) > Orange %>% + filter(Tree==1) %>% + summarise(age_max = max(age)) age_max 1 1582 我想做一個函數中的一樣，但以下失敗： ## Function definition:

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如何應對NSE和usemethod

，看一下這個「簡單」的功能： test <- function(x,...){ UseMethod("test",x) } test.default<-function(x,y,data){ message("default") print(deparse(substitute(x))) print(deparse(substitute(y)))