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curl curl 新方法整理评测is explained in this article .给出了几个例子来展示这种非标准评估(NSE)风格的使用。
library(tidyverse)
# Example 1 --------------------------
max_by <- function(data, var, by) {
data %>%
group_by({{ by }}) %>%
summarise(maximum = max({{ var }}, na.rm = TRUE))
}
starwars %>% max_by(height)
starwars %>% max_by(height, by = gender)
# Example 2 --------------------------
summarise_by <- function(data, ..., by) {
data %>%
group_by({{ by }}) %>%
summarise(...)
}
starwars %>%
summarise_by(average = mean(height, na.rm = TRUE),
maximum = max(height, na.rm = TRUE),
by = gender)
You only need quote-and-unquote (with the plural variants enquos() and !!!) when you need to modify the inputs or their names in some way.
最佳答案
假设您想要以下函数的一个版本,它接受多个输入,而不仅仅是一个 var
:
mean_by <- function(data, var, by) {
data %>%
group_by({{ by }}) %>%
summarise(average = mean({{ var }}, na.rm = TRUE))
}
...
总结一下,因为那时用户需要调用
mean()
他们自己。
mean_by <- function(data, var, ..., by) {
data %>%
group_by({{ by }}) %>%
summarise(...)
}
mtcars %>% mean_by(foo = disp)
#> Error: Column `foo` must be length 1 (a summary value), not 32
mtcars %>% mean_by(foo = mean(disp))
#> # A tibble: 1 x 1
#> foo
#> <dbl>
#> 1 231.
mean()
的新调用中。 ,然后将它们拼接回去:
mean_by <- function(data, ..., by) {
# `.named` makes sure the dots have default names, if not supplied
dots <- enquos(..., .named = TRUE)
# Go over all inputs, and wrap them in a call
dots <- lapply(dots, function(dot) call("mean", dot, na.rm = TRUE))
# Finally, splice the expressions back into `summarise()`:
data %>%
group_by({{ by }}) %>%
summarise(!!!dots)
}
关于r - curly curly 整洁的评估和修改输入或其名称,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/56936372/
curl curl 新方法整理评测is explained in this article .给出了几个例子来展示这种非标准评估(NSE)风格的使用。 library(tidyverse) # Exa
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