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我知道在函数内部使用lazyeval来使用dplyr引用列名，但我被卡住了。一般来说，当创建一个使用dplyr的函数时，该函数还从函数参数中引用列名，实现这一目标的最惯用方法是什么？谢谢。

 library(lazyeval)

 ## Create data frame
 df0 <- data.frame(x=rnorm(100), y=runif(100))

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 ## Sample mean; this way works
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 df0 %>%
   filter(!is.na(x)) %>%
   summarize(mean=mean(x))

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 ## Sample mean via function; does not work
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 dfSummary2 <- function(df, var_y) { 
   p <- df %>%
        filter(!is.na(as.name(var_y))) %>%
        summarize(mean=mean(as.name(var_y)))
   return(p)
}

dfSummary(df0, "x")
#   mean
# 1   NA
# Warning message:
# In mean.default("x") : argument is not numeric or logical: returning NA

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 ## Sample mean via function; also does not work
 ##########################################
 dfSummary <- function(df, var_y) {
   p <- df %>%
        filter(!is.na(var_y)) %>%
        summarize(mean=mean(var_y))
  return(p)
}

 dfSummary(df0, "x")
 #   mean
 # 1   NA
 # Warning message:
 # In mean.default("x") : argument is not numeric or logical: returning NA
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使用的注释summarize_和filter_是正确的方向，如果使用dplyr和更多信息可用vignette("nse")。

尽管存在给定的问题，但这将提供一个使用变量列名的函数，而不需要dplyr

dfSummary <- function(df, var_y) {
 mean(df[[var_y]], na.rm = TRUE) 
}

dfSummary(df0, "x")
[1] 0.105659

dfSummary(df0, "y")
[1] 0.4948618
于 2017-01-23T23:20:16.760 回答