r - 将参数传递给 dplyr 中的 group_by 函数

Question

这个问题已经有答案了:

How to pass column name as argument to function for dplyr verbs? (4 个回答)

已关闭 去年。

我尝试在 dplyr (R) 的函数调用中使用 group_by ，但得到了意外的结果。这是我正在尝试做的一个示例:

df = data.frame(a = c(0,0,1,1), b = c(0,1,0,1), c = c(1,2,3,4))

result1 = df %>%
  group_by(a,b) %>%
  mutate(d = sum(c))
result1$d

myFunc <- function(df, var) {
  output = df %>%
    group_by(a,!!var) %>%
    mutate(d = sum(c))
  return(output)
}

result2 = myFunc(df,"b")
result2$d

result1$d 产生 [1,2,3,4] 这是我所期望的。 result2$d 产生 [3,3,7,7] 我不想要，我不确定发生了什么。

可以使用 b(不带引号)作为函数参数，并用 {{var}} 代替 !!var。不幸的是，就我而言，我的列名称采用字符串格式(但也许有一种方法可以预先转换字符串，以便它可以使用 {{}} 表示法？)

Answer 1

如果你想传递一个可以引用数据框某一列的字符对象，你应该使用!!sym(var):

myFunc <- function(df, var) {
  output = df %>%
    group_by(a, !!sym(var)) %>%
    mutate(d = sum(c))
  return(output)
}

myFunc(df, "b")

如果要传递数据屏蔽参数，应使用 {{ var }} 或等效的 !!enquo(var):

myFunc <- function(df, var) {
  output = df %>%
    group_by(a, {{ var }}) %>%
    mutate(d = sum(c))
  return(output)
}

myFunc(df, b)

请注意，在两种不同的情况下，我分别将 "b" 和 b 传递到函数中。