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我有一个包含许多变量的数据集，其中一些是字符变量，我想将其转换为因子。由于要转换的变量很多，我想使用来自dplyr_0.7. 这是我的数据中的一个最小示例：

data <- data.frame(factor1 = c("K", "V"), 
                   factor2 = c("E", "K"), 
                   other_var = 1:2, 
                   stringsAsFactors = FALSE)

我有一个命名列表，其中包含data.frame我要转换的每个变量。列表中的这些data.frames 都具有相同的结构，可以在此示例中看到：

codelist_list <- list(factor1 = data.frame(Code = c("K", "V"), 
                                           Bezeichnung = c("Kauf", "Verkauf"), 
                                           stringsAsFactors = FALSE),
                      factor2 = data.frame(Code = c("E", "K"), 
                                           Bezeichnung = c("Eigengeschaeft", "Kundengeschaeft"), 
                                           stringsAsFactors = FALSE))

我不想做的是为每个变量定义这样的因素：

mutate(df, factor1 = factor(factor1, 
                            levels = codelist_list[["factor1"]][["Code"]],
                            labels = codelist_list[["factor1"]][["Bezeichnung"]]))

到目前为止，我已经尝试过以下内容：

convert_factors <- function(variable, df) {
  factor_variable <- enquo(variable)
  df %>% 
    mutate(!!quo_name(factor_variable) := factor(!!quo_name(factor_variable), 
                                                 levels = codelist_list[[variable]][["Code"]],
                                                 labels = codelist_list[[variable]][["Bezeichnung"]]))
}

第一步，我想convert_factors()通过调用convert_factors("factor1", data)which 返回来检查我的函数是否正常工作

  factor1 factor2 other_var
1    <NA>       E         1
2    <NA>       K         2

该变量不显示值标签，而是被替换为NA。

最终目标是对map我想要转换的所有变量。在这里，我试过map(c("factor1", "factor2"), convert_factors, df = data)了，它返回了

(function (x, strict = TRUE) 中的错误：参数已被评估

我尝试按照http://dplyr.tidyverse.org/articles/programming.html的说明进行操作，但这就是我想出的全部。

有谁知道问题出在哪里（并希望向我解释我的错误）。

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4 回答 4

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我认为你混淆了quosures和strings：

  1. 在你的功能中，variable是一个字符串，而不是一个表达式。因此，您应该将其转换为 quo with rlang::sym，而不是enquo.

  2. quo_name用于将表达式转换为字符串。由于variable已经是一个字符串，您可以直接!!variable在 rhs （右侧）中执行mutate.

  3. 在 lhs 中，mutate您需要 unquo factor_variablewith!!而不是尝试将其转换为带有quo_name.

纠正上述错误后，您的功能将起作用：

convert_factors <- function(variable, df) {
    factor_variable <- rlang::sym(variable)
    df %>% 
        mutate(!!variable := factor(
            !!factor_variable, 
            levels = codelist_list[[variable]][["Code"]],
            labels = codelist_list[[variable]][["Bezeichnung"]]))
}

# > convert_factors('factor1', data)
#   factor1 factor2 other_var
# 1    Kauf       E         1
# 2 Verkauf       K         2

这是我尝试的：

params <- lapply(codelist_list, setNames, nm = c('levels', 'labels'))

convert_factors <- function(variable, df) {
    factor_variable <- rlang::sym(variable)
    factor_param <- c(list(factor_variable), params[[variable]])

    df %>% mutate(!!variable := do.call(factor, factor_param))
}

convert_factors('factor1', data)
#   factor1 factor2 other_var
# 1    Kauf       E         1
# 2 Verkauf       K         2
于 2017-08-08T15:23:55.713 回答
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使用 tidy eval 和 dplyr 的 mt1022 很好的解决方案。然而，这个任务可以在不使用 base-R 的情况下完成：

data[,names(codelist_list)] <- lapply(names(codelist_list), function(x) 
  data[,x] <- factor(data[,x],
                     levels = codelist_list[[x]][["Code"]],
                     labels = codelist_list[[x]][["Bezeichnung"]]))
于 2017-08-08T16:58:51.040 回答
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您可以使用 来解决此问题mutate_at，使用其中的.编码funs一次将函数应用于多个列。

这种方法仍然涉及在通过 引用变量时使用tidyeval从中提取正确的列表。codelist_list.

mutate_at(data, c("factor1", "factor2"), 
          funs( factor(., levels = codelist_list[[quo_name(quo(.))]][["Code"]],
                      labels = codelist_list[[quo_name(quo(.))]][["Bezeichnung"]]) ) )

  factor1         factor2 other_var
1    Kauf  Eigengeschaeft         1
2 Verkauf Kundengeschaeft         2

如果您想创建一个函数来传递给mutate_at，您可以这样做，只需稍作改动即可。

convert_factors = function(variable) {
     var2 = enquo(variable)
     factor(variable, levels = codelist_list[[quo_name(var2)]][["Code"]],
            labels = codelist_list[[quo_name(var2)]][["Bezeichnung"]]) 
}

mutate_at(data, c("factor1", "factor2"), convert_factors)

 factor1         factor2 other_var
1    Kauf  Eigengeschaeft         1
2 Verkauf Kundengeschaeft         2
于 2017-08-08T21:24:18.140 回答
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由于您只使用字符串和 SE 函数（因子构造函数），因此不需要表达式或 quosures。只需使用 name-unquoting with:=

convert_factors <- function(variable, df) {
  factor <- factor(variable,
    levels = codelist_list[[variable]][["Code"]],
    labels = codelist_list[[variable]][["Bezeichnung"]]
  )
  mutate(df, !! variable := factor)
}

map(c("factor1", "factor2"), convert_factors, df = data)
于 2017-08-11T08:24:41.820 回答