函数中的 dplyr 管道

Question

我试图将 dplyr 管道放入函数中，但在多次阅读小插图以及整洁的评估之后（https://tidyeval.tidyverse.org/dplyr.html）。我仍然无法让它工作......

#Sample data:
dat <- read.table(text = "A ID B
1   X   83
2   X   NA
3   X   NA
4   Y   NA
5   X   2
6   Y   2
12   Y   10
7   Y   18
8   Y   85", header = TRUE)

# What I'm trying to do:
x <- dat %>% filter(!is.na(B)) %>% count('ID') %>% filter(freq>3)
x$ID

# Now in a function:
n_occurences <- function(df, n, column){
  # Group by ID and return IDs with number of non-na > n in column
  column <- enquo(column)
  x <- df %>%
       filter(!is.na(!!column))  %>%
       count('ID') %>% filter(freq>n)
  x$ID
}

# Let's try:
col <- 'B'
n_occurences(dat, n=3, column = col)

没有错误，但是输出错误。这与整洁的评估有关，但我就是无法理解它。

Answer 1

有了rlang_0.40，我们可以通过使用{{...}}或 curly-curly 运算符来更轻松地完成此操作

library(rlang)
library(dplyr)
n_occurences <- function(df, n1, column){

 df %>%
   filter(!is.na({{column}}))  %>%
    count(ID) %>% 
    filter(n > n1) %>%
    pull(ID)

 }     

n_occurences(dat, n1 = 3, column = B)
#[1] Y
#Levels: X Y

如果我们打算传递一个带引号的字符串，请将其转换为符号 ( sym)，然后进行评估 ( !!)

n_occurences <- function(df, n1, column){

  column <- rlang::sym(column)
 df %>%
       filter(!is.na(!!column))  %>%
       count(ID) %>% 
       filter(n > n1) %>%
       pull(ID)

}


col <- 'B'
n_occurences(dat, n1=3, column = col)
#[1] Y
#Levels: X Y