r - 在 dplyr 中为 group_by 调用变量名称的函数 - 如何在函数中对这个变量进行矢量化？

Question

我在 R 中创建了一个函数采用固定数据帧并使用 dplyr给我按所选参数变量分组的汇总统计数据(例如，特定变量的平均值)。这是一些显示玩具数据框和我的功能的代码:

#Create data frame for analysis
DF <- data.frame(Type1  = c(0,0,1,1,0,1,1,0,1,0,1,1,1,0),
                 Type2  = c(1,1,1,1,1,1,2,2,2,2,3,3,3,3),
                 Output = c(4,2,7,5,1,1,7,8,3,2,5,4,3,6));

#Inspect the data-frame
DF;

   Type1 Type2 Output
1      0     1      4
2      0     1      2
3      1     1      7
4      1     1      5
5      0     1      1
6      1     1      1
7      1     2      7
8      0     2      8
9      1     2      3
10     0     2      2
11     1     3      5
12     1     3      4
13     1     3      3
14     0     3      6

#Create a function that summarises the mean output grouped by input variable
MEAN_OUT <- function(VAR) { DF %>% group_by(!! sym(VAR)) %>% 
                                   summarise(Mean = mean(Output)) %>% 
                                   as.data.frame(); }

#Call the function grouping by variable 'Type1'
MEAN_OUT('Type1')

  Type1     Mean
1     0 3.714286
2     1 4.444444

目前我可以调用 MEAN_OUT('Type1')或 MEAN_OUT('Type2')这些给了我按这些参数变量中的任何一个分组的正确摘要。不过，我也想调用 MEAN_OUT(c('Type1','Type2'))获得对两个变量进行分组的摘要。您可以在 dplyr::group_by 中执行此操作功能，但是当这种 Material 包装在我的功能中时，我不知道该怎么做。如果我使用我现在的函数(如上所示)尝试按两个变量进行分组，我会收到以下错误:

MEAN_OUT(c('Type1','Type2'))
Error: Only strings can be converted to symbols

Answer 1

最好使用syms如果打算将多个分组变量作为 vector 传递

library(dplyr)
library(rlang)
MEAN_OUT <- function(VARS) { 
                 DF %>% 
                    group_by(!!! syms(VARS)) %>% 
                    summarise(Mean = mean(Output)) %>% 
                    as.data.frame() 
         }

但是，我们可以使用 group_by_at可以将字符串作为输入避免 syms和评估 ( !!!)

MEAN_OUT2 <- function(VARS) {
                DF %>% 
                     group_by_at(VARS) %>% 
                     summarise(Mean = mean(Output)) %>% 
                     as.data.frame()
    }

-测试

identical(MEAN_OUT('Type1'), MEAN_OUT2('Type1'))
#[1] TRUE

identical(MEAN_OUT(c('Type1', 'Type2')), MEAN_OUT2(c('Type1', 'Type2')))
#[1] TRUE

除了作为带引号的字符串传递，还有其他选项可以作为 quosure 传递

MEAN_OUT3 <- function(VARS) {
                    DF %>% 
                        group_by(!!! VARS) %>% 
                               summarise(Mean = mean(Output)) %>% 
                               as.data.frame() 
                                  }

identical(MEAN_OUT('Type1'), MEAN_OUT3(quos(Type1)))
#[1] TRUE
identical(MEAN_OUT(c('Type1', 'Type2')), MEAN_OUT3(quos(Type1, Type2)))
#[1] TRUE

或调用 quos通过将参数传递为 ... 在函数内部

MEAN_OUT4 <- function(...) {

                    DF %>% 
                        group_by(!!! quos(...)) %>% 
                               summarise(Mean = mean(Output)) %>% 
                               as.data.frame() 
                                  }

identical(MEAN_OUT('Type1'), MEAN_OUT4(Type1))
#[1] TRUE

identical(MEAN_OUT(c('Type1', 'Type2')), MEAN_OUT4(Type1, Type2))
#[1] TRUE