在函数内部使用ddply（非标准评估）

Question

我在包装函数中使用ddply（来自包的R）。我想基于变量的值来总结我的数据集。但是，wrap函数必须定义我想要汇总的变量。

如果没有包装的功能，我可以采取以下方法：

require(plyr) 

# Create sample dataframe: 
sample_df <- data.frame(a = rep(1:3, 2), b = rep(3:1, 2), c = rep(c("a", "b"), 3)) 

sample_df 
    a b c 
1 1 3 a 
2 2 2 b 
3 3 1 a 
4 1 3 b 
5 2 2 a 
6 3 1 b 

# Use ddply to summarize the dataframe: 
ddply(sample_df, .(a), summarize, mean = mean(b), var = var(b)) 
    a mean var 
1 1 3 0 
2 2 2 0 
3 3 1 0 

但是，使用保鲜功能，我没有得到相同的结果：

sumfun <- function(df, v) { # summarize a given dataframe by a given variable, 
    d <- ddply(df, .(v), summarize, mean = mean(b), var = var(b)) 
    return(d) 
} 

# Output using the function: 
sumfun(sample_df, "a") 
    v mean var 
1 a 3 NA 

为什么行为ddply在函数中使用它有什么不同？我曾尝试在函数内部使用substitute(v)和eval(substitute(v))，但它没有区别。

Answer 1

的plyr包及其ddply功能是一种过时的，演变成dplyr，tidyr和类似的包（如tidyverse参考）。

# library(tidyverse) 
library(dplyr) 

你正在尝试完成可翻译如下：

sample_df %>% 
    group_by(a) %>% 
    summarize(mean = mean(b), var = var(b)) 
# # A tibble: 3 × 3 
#  a mean var 
# <int> <dbl> <dbl> 
# 1  1  3  0 
# 2  2  2  0 
# 3  3  1  0 

而且，对于功能的方法：

sumfun <- function(df, v) { 
    df %>% 
     group_by_(v) %>% 
     summarize(mean = mean(b), var = var(b)) 
} 

sumfun(sample_df, 'a') 
# # A tibble: 3 × 3 
#  a mean var 
# <int> <dbl> <dbl> 
# 1  1  3  0 
# 2  2  2  0 
# 3  3  1  0 

注意在group_by_存在的功能最终_需要做标准评估。有关详细信息，请参阅vignette("nse")。