我正在努力使用dplyrR 中的编程来操作数据框的列，这些列仅由它们的字符串名称知道。我知道最近有一个更新来dplyr支持 quosures 等，我在这里回顾了我认为新的“使用 dplyr 编程”文章的相关组件：http: //dplyr.tidyverse.org/articles/programming .html。但是，我仍然无法做我想做的事。
我的情况是我仅通过字符串名称知道数据框的列名。因此，我不能在调用函数或什至脚本中使用非标准评估，dplyr其中列名可能会在运行之间发生变化，因为我通常无法硬编码未引用的（即“裸”）列名. 我想知道如何解决这个问题，我猜我用新的引用/取消引用语法忽略了一些东西。
例如，假设我有定义数据分布的截止百分位数的用户输入。用户可以使用他/她想要的任何百分位数运行代码，他/她选择的百分位数将改变输出。在分析中，使用所用百分位数的名称在中间数据框中创建一列；因此，此列的名称会根据用户输入的截止百分位数而变化。
下面是一个最小的例子来说明。我想用截止百分位数的各种值调用该函数。我希望命名的数据框MPGCutoffs有一个根据所选截止分位数命名的列（这目前在下面的代码中有效），并且我想稍后对该列名进行操作。由于这个列名的普遍性，我在pctCutoff写函数的时候只能从输入的角度知道，所以我需要一种方法在只知道定义的字符串的情况下对其进行操作probColName，它遵循基于预定义的模式关于 的值pctCutoff。
userInput_prob1 <- 0.95
userInput_prob2 <- 0.9
# Function to get cars that have the "best" MPG
# fuel economy, where "best" is defined by the
# percentile cutoff passed to the function.
getBestMPG <- function( pctCutoff ){
# Define new column name to hold the MPG percentile cutoff.
probColName <- paste0('P', pctCutoff*100)
# Compute the MPG percentile cutoff by number of gears.
MPGCutoffs <- mtcars %>%
dplyr::group_by( gear ) %>%
dplyr::summarize( !!probColName := quantile(mpg, pctCutoff) )
# Filter mtcars with only MPG values above cutoffs.
output <- mtcars %>%
dplyr::left_join( MPGCutoffs, by='gear' ) %>%
dplyr::filter( mpg > !!probColName ) #****This doesn't run; this is where I'm stuck
# Return filtered data.
return(output)
}
best_1 <- getBestMPG( userInput_prob1 )
best_2 <- getBestMPG( userInput_prob2 )
该dplyr::filter()声明是我无法正常运行的。我试过了：
dplyr::filter( mpg > probColName )- 没有错误，但没有返回行。
dplyr::filter( mpg > !!probColName )- 没有错误，但没有返回行。
我还看到了一些例子，我可以将类似的东西传递quo(P95)给函数，然后在对dplyr::filter();的调用中取消引用它。我已经让它工作了，但它并没有解决我的问题，因为它需要在函数之外对变量名进行硬编码。例如，如果我这样做并且用户传递的百分位数是 0.90，则调用dplyr::filter()失败，因为创建的列是 namedP90而不是P95。
任何帮助将不胜感激。我希望有一个简单的解决方案，我只是忽略了。