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嗨，在使用 dplyr 进行编程之后，我注意到可以使用 quo_name 添加名称。我想知道如何为多个列执行此操作，例如。就像一个 quos_name 之类的。例如：

   my_mutate <- function(df, expr) {
  expr <- enquo(expr)
  mean_name <- paste0("mean_", quo_name(expr))
  sum_name <- paste0("sum_", quo_name(expr))
  
  mutate(df, 
    !!mean_name := mean(!!expr), 
    !!sum_name := sum(!!expr)
  )
}

变成

   my_mutate <- function(df, ...) {
  exprs <-quos(...)
  mean_names <- paste0("mean_", quos_name(exprs))
  sum_names <- paste0("sum_", quos_name(exprs))
  
  mutate(df, 
    !!!mean_names := mean(!!!exprs), 
    !!!sum_names := sum(!!!exprs)
  )
}

IE。为 ... 中指定的所有列添加均值和总和列，当然这仅作为示例，并且 quos_names 不存在。如果有办法做到这一点，那将非常有帮助。

例如，我知道可以在 data.table 中执行类似的操作DT[,(Col_names):=lapply(Cols,mean)]（此代码不起作用，但我以前做过类似的操作）。

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免责声明：虽然mutate_at@aosmith 提出的解决方案在我看来是最好和最简单的解决方案，但我认为看看如何使用rlang工具来解决问题（如果mutate_at不存在）可能是有益的。为了科学！

如评论中所述，您将需要purrr::map()研究功能系列。您还将遇到一个单独的问题，!!!mean_names := mean(!!!exprs)因为!!!拼接运算符不能用于赋值的左侧。

最好的rlang方法是将mutate表达式组成一个命名列表。用于quo执行表达式算术和stringr::str_c（或paste0你一直在做的）字符串算术：

library( tidyverse )

my_mutate <- function(df, ...) {
  exprs <- enquos(...)

  mean_exprs <- set_names(
    map(exprs, ~quo(mean(!!.x))),               # mpg becomes mean(mpg)
    str_c("mean_", map_chr(exprs, quo_name)) )  # mpg becomes "mean_mpg"

  sum_exprs <- set_names(
    map(exprs, ~quo(sum(!!.x))),                # mpg becomes sum(mpg)
    str_c("sum_", map_chr(exprs, quo_name)) )   # mpg becomes "sum_mpg"

  mutate(df, !!!mean_exprs, !!!sum_exprs)
}

mtcars %>% my_mutate( mpg, cyl )
#    mpg cyl disp  hp ... mean_mpg mean_cyl sum_mpg sum_cyl
# 1 21.0   6  160 110 ... 20.09062   6.1875   642.9     198
# 2 21.0   6  160 110 ... 20.09062   6.1875   642.9     198
# 3 22.8   4  108  93 ... 20.09062   6.1875   642.9     198
# 4 21.4   6  258 110 ... 20.09062   6.1875   642.9     198

奖励：您会注意到我们在上面的表达式定义中重复了一大段代码。我们可以将其提取到一个独立的函数中，该函数使用提供的函数自动构造表达式并相应地命名这些表达式：

mutator <- function(f, ...) {
  f_expr <- enquo(f)
  exprs <- enquos(...)

  ## Same code as in my_mutate above, but with an arbitrary function
  set_names(
    map( exprs, ~quo((!!f_expr)(!!.x)) ),
    str_c( quo_name(f_expr), "_", map_chr(exprs, quo_name) )
  )
}

## Example usage
mutator( sd, mpg, cyl )
# $sd_mpg
# <quosure>
#   expr: ^^sd(^mpg)
#   env:  0x555e05260020

# $sd_cyl
# <quosure>
#   expr: ^^sd(^cyl)
#   env:  0x555e05273af8

我们现在可以使用新mutator函数重新定义my_mutate为一个简单的单线：

my_mutate2 <- function(df, ...) {
  mutate( df, !!!mutator(mean, ...), !!!mutator(sum, ...) )
}
于 2018-09-07T17:50:01.273 回答
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似乎您使用 找到了答案mutate_at，但如果您需要在另一个上下文中执行此操作，我将添加以下方式。

如果您使用以下函数，您将看到它quos(...)返回与您的参数相对应的 quosures 列表。

watch_quos <- function(...){
    quos_args <- quos(...)
    return(quos_args)
}  
# Returns a list of closures
watch_quos(hello, iam, several, arguments)

因此，您可以使用 or 之一轻松地将结果转换为应用于每个引用参数的字符列表（或quos向量）：quo_namesapplylapply

quo_names <- function(...) {
   quos_args <- quos(...)
   char_args <- lapply(quos_args, quo_name)
   return(char_args)
}
# Returns a character list
quo_names(hello, iwill, be, char, arguments)
于 2018-03-26T09:49:00.900 回答