Wie verwendet man dplyr-Verben innerhalb einer Funktionsdefinition in r?

Question

Ich möchte filter und summarise von dplyr innerhalb meiner Funktion verwenden. Ohne eine Funktion wie folgt funktioniert:

library(dplyr) 
> Orange %>% 
+  filter(Tree==1) %>% 
+  summarise(age_max = max(age)) 
    age_max 
1 1582 

Ich möchte das gleiche in einer Funktion zu tun, aber folgende fehlschlägt:

## Function definition: 

df.maker <- function(df, plant, Age){ 

    require(dplyr) 

    dfo <- df %>% 
    filter(plant==1) %>% 
    summarise(age_max = max(Age)) 

    return(dfo) 
} 

## Use: 
> df.maker(Orange, Tree, age) 

Rerun with Debug 
Error in as.lazy_dots(list(...)) : object 'Tree' not found 

Ich weiß, dass ähnliche Fragen, bevor gestellt wurden. Ich habe auch einige relevante Links wie page1 und page2 durchgegangen. Aber ich kann die Konzepte von NSE und SE nicht vollständig erfassen. Ich versuchte folgendes:

df.maker <- function(df, plant, Age){ 

    require(dplyr) 

    dfo <- df %>% 
    filter_(plant==1) %>% 
    summarise_(age_max = ~max(Age)) 

    return(dfo) 
} 

Aber erhalten Sie den gleichen Fehler. Bitte hilf mir zu verstehen, was vor sich geht. Und wie kann ich meine Funktion korrekt erstellen? Vielen Dank!

EDIT:
ich auch versucht, folgende:

df.maker <- function(df, plant, Age){ 

    require(dplyr) 

    dfo <- df %>% 
    #filter_(plant==1) %>% 
    summarise_(age_max = lazyeval::interp(~max(x), 
              x = as.name(Age))) 

    return(dfo) 
} 

> df.maker(Orange, Tree, age) 
Error in as.name(Age) : object 'age' not found 

Answer 1

Entweder Versorgungs Charakter Argumente und verwenden as.name:

df.maker1 <- function(d, plant, Age){ 
    require(dplyr) 
    dfo <- d %>% 
    filter_(lazyeval::interp(~x == 1, x = as.name(plant))) %>% 
    summarise_(age_max = lazyeval::interp(~max(x), x = as.name(Age))) 
    return(dfo) 
} 
df.maker1(Orange, 'Tree', 'age') 

age_max 
1 1582 

Oder fangen die Argumente mit substitute:

df.maker2 <- function(d, plant, Age){ 
    require(dplyr) 
    plant <- substitute(plant) 
    Age <- substitute(Age) 

    dfo <- d %>% 
    filter_(lazyeval::interp(~x == 1, x = plant)) %>% 
    summarise_(age_max = lazyeval::interp(~max(x), x = Age)) 
    return(dfo) 
} 
df.maker2(Orange, Tree, age) 

age_max 
1 1582