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好的，这感觉应该是相对容易的，但是尽管我已经尝试了几十种使用quote, eval, substitute, enquote,parse等的方法summarize_......我还没有让它工作。基本上我试图计算这样的东西 - 但参数的变量表达式summarise：

mtcars %>% group_by(cyl) %>% summarise(wt=mean(wt),hp=mean(hp))

产生：

# A tibble: 3 × 3
    cyl       wt        hp   
    <dbl>    <dbl>     <dbl> 
1     4 2.285727  82.63636 
2     6 3.117143 122.28571 
3     8 3.999214 209.21429

我尝试过的一件事是：

  x2 <- "wt=mean(wt),hp=mean(hp)"
  mtcars %>% group_by(cyl) %>% summarise(eval(parse(text=x2)))

产生：

Error in eval(substitute(expr), envir, enclos) : 
  <text>:1:12: unexpected ','
1: wt=mean(wt),

但是离开第二个参数 ( ",hp=mean(hp") 不会让你更进一步：

> x2 <- "wt=mean(wt)"
> mtcars %>% group_by(cyl) %>% summarise(eval(parse(text=x2)))
Error in eval(substitute(expr), envir, enclos) : object 'wt' not found

我将省去我尝试过的所有其他事情 - 我显然遗漏了一些关于如何在函数参数中处理表达式的内容。

那么这里的正确方法是什么？请记住，我最后真的想要这样的东西：

getdf <- function(df,sumarg){
  df %>% group_by(cyl) %>% summarise(sumarg)
  df
}

也不确定在 R 世界中我应该使用什么样的标签来进行这种查询。元编程？

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1 回答 1

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为了获得最大的灵活性，我将使用一个...参数，捕获那些点 use lazyeval，然后传递给summarise_：

getdf <- function(df, ...){ 
    df %>% group_by(cyl) %>% summarise_(.dots = lazyeval::lazy_dots(...)) 
}

然后你可以直接这样做：

getdf(mtcars, wt = mean(wt), hp = mean(hp))

# A tibble: 3 × 3
    cyl       wt        hp
  <dbl>    <dbl>     <dbl>
1     4 2.285727  82.63636
2     6 3.117143 122.28571
3     8 3.999214 209.21429

没有..., 的一种方法是在列表中传递参数，尽管您需要使用公式或引用。例如：

getdf2 <- function(df, args){ 
    dots <- lazyeval::as.lazy_dots(args)
    df %>% group_by(cyl) %>% summarise_(.dots = dots) 
}

并用作：

getdf(mtcars, list(wt = ~mean(wt), hp = ~mean(hp)))

或者

getdf(mtcars, list(wt = "mean(wt)", hp = "mean(hp)"))
于 2017-03-17T10:43:36.877 回答