Ich versuche, eine einfache Wrapper summarise() beliebige Variablen durch beliebige Gruppen zu schreiben und haben nun Fortschritte Ich habe die correct library version loaded bekam aber bin verwirrt (wieder) über den Umgang mit mehreren unquote Argumente Werte.dplyr-0.6.0 Programmierung unquoting
Ich habe zur Zeit die folgende Funktion ...
table_summary <- function(df = .,
id = individual_id,
select = c(),
group = site,
...){
## Quote all arguments (see http://dplyr.tidyverse.org/articles/programming.html)
quo_id <- enquo(id)
quo_select <- enquo(select)
quo_group <- enquo(group)
## Subset the data
df <- df %>%
dplyr::select(!!quo_id, !!quo_select, !!quo_group) %>%
unique()
## gather() data, just in case there is > 1 variable selected to be summarised
df <- df %>%
gather(key = variable, value = value, !!quo_select)
## Summarise selected variables by specified groups
results <- df %>%
group_by(!!quo_group, variable) %>%
summarise(n = n(),
mean = mean(value, na.rm = TRUE))
return(results)
}
, die dort die meisten die Quere kommt und funktioniert, wenn ich eine Gruppenvariable angeben ...
> table_summary(df = mtcars, id = model, select = c(mpg), group = gear)
# A tibble: 3 x 4
# Groups: c(gear) [?]
gear variable n mean
<dbl> <chr> <int> <dbl>
1 3 mpg 15 16.10667
2 4 mpg 12 24.53333
3 5 mpg 5 21.38000
... aber nicht am group_by(!!quo_group, variable), wenn ich gebe mehr als eine group = c(gear, hp) ...
> mtcars$model <- rownames(mtcars)
> table_summary(df = mtcars, id = model, select = c(mpg), group = c(gear, hp))
Error in mutate_impl(.data, dots) :
Column `c(gear, hp)` must be length 32 (the group size) or one, not 64
Ich ging zurück und wieder liest die programming dplyr documentation und ich las, dass man capture multiple variables mit quos() statt enquo() und dann unquote-splice them with !!!, so versucht ...
table_summary <- function(df = .,
id = individual_id,
select = c(),
group = c(),
digits = 3,
...){
## Quote all arguments (see http://dplyr.tidyverse.org/articles/programming.html)
quo_id <- enquo(id)
quo_select <- enquo(select)
quo_group <- quos(group) ## Use quos() rather than enquo()
UQS(quo_group) %>% print() ## Check to see what quo_group holds
## Subset the data
df <- df %>%
dplyr::select(!!quo_id, !!quo_select, !!!quo_group)) %>%
unique()
## gather() data, just in case there is > 1 variable selected to be summarised
df <- df %>%
gather(key = variable, value = value, !!quo_select)
## Summarise selected variables by specified groups
results <- df %>%
group_by(!!!quo_group, variable) %>%
summarise(n = n(),
mean = mean(value, na.rm = TRUE))
return(results)
}
... das nun bei der ersten Referenz nicht zu !!!quo_group``within dplyr :: select() regardless of how many variables are specified under group = `...
> table_summary(df = mtcars, id = model, select = c(mpg), group = c(gear))
[[1]]
<quosure: frame>
~group
attr(,"class")
[1] "quosures"
Error in overscope_eval_next(overscope, expr) : object 'gear' not found
> traceback()
17: .Call(rlang_eval, f_rhs(quo), overscope)
16: overscope_eval_next(overscope, expr)
15: FUN(X[[i]], ...)
14: lapply(.x, .f, ...)
13: map(.x[matches], .f, ...)
12: map_if(ind_list, !is_helper, eval_tidy, data = names_list)
11: select_vars(names(.data), !(!(!quos(...))))
10: select.data.frame(., !(!quo_id), !(!quo_select), !(!(!quo_group)))
9: dplyr::select(., !(!quo_id), !(!quo_select), !(!(!quo_group)))
8: function_list[[i]](value)
7: freduce(value, `_function_list`)
6: `_fseq`(`_lhs`)
5: eval(quote(`_fseq`(`_lhs`)), env, env)
4: eval(quote(`_fseq`(`_lhs`)), env, env)
3: withVisible(eval(quote(`_fseq`(`_lhs`)), env, env))
2: df %>% dplyr::select(!(!quo_id), !(!quo_select), !(!(!quo_group))) %>%
unique()
1: table_summary(df = mtcars, id = model, select = c(mpg), group = c(gear))
Was scheint seltsam, und ich denke, ist die Ursache des Problems ist, dass !!!quo_group (dh UQS(quo_group)) druckt ~gear anstatt eine Liste von quosures als ein print() in die Beispielrechnungen Zugabe zeigt passiert ...
> my_summarise <- function(df, ...) {
group_by <- quos(...)
UQS(group_by) %>% print()
df %>%
group_by(!!!group_by) %>%
summarise(a = mean(a))
}
> df <- tibble(
g1 = c(1, 1, 2, 2, 2),
g2 = c(1, 2, 1, 2, 1),
a = sample(5),
b = sample(5)
)
> my_summarise(df, g1, g2)
[[1]]
<quosure: global>
~g1
[[2]]
<quosure: global>
~g2
attr(,"class")
[1] "quosures"
# A tibble: 4 x 3
# Groups: g1 [?]
g1 g2 a
<dbl> <dbl> <dbl>
1 1 1 1.0
2 1 2 5.0
3 2 1 2.5
4 2 2 4.0
ich ausdrücklich mag die Variablen liefern wir gruppieren möchten, indem sie als Parameter zu meinem Argument aber es funktioniert, wenn ich sie als ... angeben, aber ich beschloss, zu testen, ob meine Funktion arbeitet, wenn die Gruppenvariablen als ...
table_summary <- function(df = .,
id = individual_id,
select = c(),
group = c(),
digits = 3,
...){
## Quote all arguments (see http://dplyr.tidyverse.org/articles/programming.html)
quo_id <- enquo(id)
quo_select <- enquo(select)
## quo_group <- quos(group)
quo_group <- quos(...)
UQS(quo_group) %>% print()
## Subset the data
df <- df %>%
dplyr::select(!!quo_id, !!quo_select, !!!quo_group) %>%
unique()
## gather() data, just in case there is > 1 variable selected to be summarised
df <- df %>%
gather(key = variable, value = value, !!quo_select)
## Summarise selected variables by specified groups
results <- df %>%
group_by(!!!quo_group, variable) %>%
summarise(n = n(),
mean = mean(value, na.rm = TRUE))
return(results)
}
... aber es funktioniert nicht, quos() wieder unquote-Spleißstellen NULL also die var iables sind weder ausgewählt noch gruppiert nach ...
> table_summary(df = mtcars, id = model, select = c(mpg), gear, hp)
NULL
# A tibble: 1 x 3
variable n mean
<chr> <int> <dbl>
1 mpg 32 20.09062
> table_summary(df = mtcars, id = model, select = c(mpg), gear)
NULL
# A tibble: 1 x 3
variable n mean
<chr> <int> <dbl>
1 mpg 32 20.09062
Ich habe jede Methode der mehrere Male durch diesen Zyklus fort mit enquo() und quos() Überprüfung kann aber nicht sehen, wo ich falsch werde und trotz der Programmierung gelesen zu haben dplyr Dokumentation mehrmals.