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我正在构建一个函数,我将根据字符串操作数据框。在该函数中,我将根据字符串构建一个列名称,并使用它来操作数据框,如下所示:
library(dplyr)
orig_df <- data_frame(
id = 1:3
, amt = c(100, 200, 300)
, anyA = c(T,F,T)
, othercol = c(F,F,T)
)
summarize_my_df_broken <- function(df, my_string) {
my_column <- quo(paste0("any", my_string))
df %>%
filter(!!my_column) %>%
group_by(othercol) %>%
summarize(
n = n()
, total = sum(amt)
) %>%
# I need the original string as new column which is why I can't
# pass in just the column name
mutate(stringid = my_string)
}
summarize_my_df_works <- function(df, my_string) {
my_column <- quo(paste0("any", my_string))
df %>%
group_by(!!my_column, othercol) %>%
summarize(
n = n()
, total = sum(amt)
) %>%
mutate(stringid = my_string)
}
# throws an error:
# Argument 2 filter condition does not evaluate to a logical vector
summarize_my_df_broken(orig_df, "A")
# works just fine
summarize_my_df_works(orig_df, "A")
我明白问题是什么:在损坏的版本中取消引用 quosure 作为 filter()
的参数并没有引用实际的列 anyA。
我不明白的是为什么它在 summarize()
中有效,但在 filter()
中无效 - 为什么有区别?
最佳答案
现在您正在对字符串进行排序,而不是符号名称。那不是应该如何使用它们。 quo("hello")
和 quo(hello)
之间有很大区别。如果您想从字符串中生成正确的符号名称,则需要使用 rlang::sym 。所以一个快速解决办法是
summarize_my_df_broken <- function(df, my_string) {
my_column <- rlang::sym(paste0("any", my_string))
...
}
如果你仔细观察,我想你会发现group_by/summarize
实际上并没有按照你期望的方式工作(尽管你只是没有得到相同的错误消息)。这两个不会产生相同的结果
summarize_my_df_works(orig_df, "A")
# `paste0("any", my_string)` othercol n total
# <chr> <lgl> <int> <dbl>
# 1 anyA FALSE 2 300
# 2 anyA TRUE 1 300
orig_df %>%
group_by(anyA, othercol) %>%
summarize(
n = n()
, total = sum(amt)
) %>%
mutate(stringid = "A")
# anyA othercol n total stringid
# <lgl> <lgl> <int> <dbl> <chr>
# 1 FALSE FALSE 1 200 A
# 2 TRUE FALSE 1 100 A
# 3 TRUE TRUE 1 300 A
问题又出在使用字符串而不是符号。
关于r - 为什么 quosures 在 group_by() 中起作用,但在 filter() 中不起作用?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/46713002/
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