r - 使用 dplyr 进行函数式编程

Question

通过在使用 dplyr 的函数中使用非标准评估，寻找一种更有效/优雅的方式将多个参数传递给组。我不想使用 ... 运算符，而是要单独指定函数。

我的具体用例是一个函数，它接受一个数据框并使用更简单的语法创建一个 ggplot 对象。这是我想用我的函数自动化的代码示例:

# create data frame
my_df <- data.frame(month = sample(1:12, 1000, replace = T),
                    category = sample(head(letters, 3), 1000, replace = T),
                    approved = as.numeric(runif(1000) < 0.5))

my_df$converted <- my_df$approved * as.numeric(runif(1000) < 0.5)

my_df %>%
  group_by(month, category) %>%
  summarize(conversion_rate = sum(converted) / sum(approved)) %>%
  ggplot + geom_line(aes(x = month, y = conversion_rate, group = category, 
  color = category))

我想将 group_by、summary、ggplot 和 geom_line 组合成一个简单的函数，我可以为 x、y 和 group 提供数据，并让它在幕后执行所有肮脏的工作。这是我开始工作的内容:

# create the function that does the grouping and plotting
plot_lines <- function(df, x, y, group) {

  x <- enquo(x)
  group <- enquo(group)
  group_bys <- quos(!! x, !! group)

  df %>%
    group_by(!!! group_bys) %>%
    my_smry %>%
    ggplot + geom_line(aes_(x = substitute(x), y = substitute(y), 
    group = substitute(group), color = substitute(group)))
}

# create a function to do the summarization
my_smry <- function(x) {
  x %>% 
    summarize(conversion_rate = sum(converted) / sum(approved))
}

# use my function
my_df %>% 
  plot_lines(x = month, y = conversion_rate, group = category)

我觉得 group_by 处理很不雅:引用 x和 group与 enquo ，然后用 !! 取消引用它们在另一个引用函数内部 quos , 只是用 !!! 重新取消引用它们在下一行，但这是我唯一能够开始工作的事情。有一个更好的方法吗？

另外，有没有办法让ggplot采取 !!而不是 substitute ?我正在做的事情感觉不一致。

Answer 1

问题是 ggplot 尚未更新以处理 quosures，因此您必须将表达式传递给它，您可以使用 rlang::quo_expr 从 quosures 创建这些表达式。 :

library(tidyverse)
set.seed(47)

my_df <- data_frame(month = sample(1:12, 1000, replace = TRUE),
                    category = sample(head(letters, 3), 1000, replace = TRUE),
                    approved = as.numeric(runif(1000) < 0.5),
                    converted = approved * as.numeric(runif(1000) < 0.5))

plot_lines <- function(df, x, y, group) {
    x <- enquo(x)
    y <- enquo(y)
    group <- enquo(group)

    df %>%
        group_by(!! x, !! group) %>%
        summarise(conversion_rate = sum(converted) / sum(approved)) %>%
        ggplot(aes_(x = rlang::quo_expr(x), 
                    y = rlang::quo_expr(y), 
                    color = rlang::quo_expr(group))) + 
        geom_line()
}

my_df %>% plot_lines(month, conversion_rate, category)

但是，请记住，ggplot 几乎不可避免地会从 lazyeval 更新为 rlang，因此虽然这个界面可能会继续工作，但很快就会有一个更简单、更一致的界面。