将参数传递给使用dplyr的函数

Question

我有以下函数来描述变量

library(dplyr)
describe = function(.data, variable){
  args <- as.list(match.call())
  evalue = eval(args$variable, .data)
  summarise(.data,
            'n'= length(evalue),
            'mean' = mean(evalue),
            'sd' = sd(evalue))
}

我想用它dplyr来描述变量.

set.seed(1)
df = data.frame(
  'g' = sample(1:3, 100, replace=T),
  'x1' = rnorm(100),
  'x2' = rnorm(100)
)
df %>% describe(x1)
#     n        mean        sd
# 1 100 -0.01757949 0.9400179

问题是当我尝试应用相同的descrptive使用函数时group_by,描述函数不会应用于每个组

df %>% group_by(g) %>% describe(x1)
# # A tibble: 3 x 4
#       g     n        mean        sd
#   <int> <int>       <dbl>     <dbl>
# 1     1   100 -0.01757949 0.9400179
# 2     2   100 -0.01757949 0.9400179
# 3     3   100 -0.01757949 0.9400179

如何使用少量修改来更改功能以获得所需的功能？

Answer 1

你需要tidyeval:

describe = function(.data, variable){
  evalue = enquo(variable)
  summarise(.data,
            'n'= length(!!evalue),
            'mean' = mean(!!evalue),
            'sd' = sd(!!evalue))
}

df %>% group_by(g) %>% describe(x1)
# A tibble: 3 x 4
      g     n        mean        sd
  <int> <int>       <dbl>     <dbl>
1     1    27 -0.23852862 1.0597510
2     2    38  0.11327236 0.8470885
3     3    35  0.01079926 0.9351509

dplyr插图' 使用dplyr编程 '有使用enquo和的详细描述!!

编辑:

回应Axeman的评论,我不是100%为什么 group_by和describe在这里不起作用.但是,使用debugonce它的原始形式的功能

debugonce(describe)

df %>% group_by(g) %>% describe(x1)

人们可以看到它evalue没有分组,只是一个长度为100的数字向量.