相关疑难解决方法(0)

我试图回答有关为data.table对象创建非标准评估函数并进行分组求和的一个很好的问题。Akrun提出了一个可爱的答案，在此我将对其进行简化：

akrun <- function(data, var, group){
 var <- substitute(var)
 group <- substitute(group)
 data[, sum(eval(var)), by = group]
}

library(data.table)
mt = as.data.table(mtcars)
akrun(mt, cyl, mpg)
#    group    V1
# 1:     6 138.2
# 2:     4 293.3
# 3:     8 211.4

我也在研究一个答案，并且得到了几乎相同的答案，但是substitutes与其他答案保持一致。我的导致错误：

gregor = function(data, var, group) {
  data[, sum(eval(substitute(var))), by = substitute(group)]
} 

gregor(mt, mpg, cyl)
# Error in `[.data.table`(data, , sum(eval(substitute(var))), by = substitute(group)) : 
#  'by' or 'keyby' must evaluate to vector or list …