Dplyr: Как использовать group_by внутри функции?

Я хочу использовать функцию dplyr::group_by внутри другой функции, но я не знаю, как передать аргументы этой функции.

Может ли кто-нибудь предоставить рабочий пример?

library(dplyr)
data(iris)
iris %.% group_by(Species) %.% summarise(n = n()) # 
## Source: local data frame [3 x 2]
##      Species  n
## 1  virginica 50
## 2 versicolor 50
## 3     setosa 50

mytable0 <- function(x, ...) x %.% group_by(...) %.% summarise(n = n())
mytable0(iris, "Species") # OK
## Source: local data frame [3 x 2]
##      Species  n
## 1  virginica 50
## 2 versicolor 50
## 3     setosa 50

mytable1 <- function(x, key) x %.% group_by(as.name(key)) %.% summarise(n = n())
mytable1(iris, "Species") # Wrong!
# Error: unsupported type for column 'as.name(key)' (SYMSXP)

mytable2 <- function(x, key) x %.% group_by(key) %.% summarise(n = n())
mytable2(iris, "Species") # Wrong!
# Error: index out of bounds

Ответы

Ответ 1

Для программирования group_by_ является аналогом group_by:

library(dplyr)

mytable <- function(x, ...) x %>% group_by_(...) %>% summarise(n = n())
mytable(iris, "Species")
# or iris %>% mytable("Species")

который дает:

     Species  n
1     setosa 50
2 versicolor 50
3  virginica 50

Обновление В то время, когда это было написано, dplyr использовал %.% Который был изначально использован выше, но теперь %>% предпочитается, поэтому изменилось выше, чтобы это было актуально.

Обновить группу 2 теперь не рекомендуется, вместо этого используйте group_by_.

Обновление 3 group_by_(list(...)) теперь становится group_by_(...) в новой версии dplyr в соответствии с комментарием Роберто.

Обновление 4 Добавлены незначительные вариации, предложенные в комментариях.

Обновление 5: С помощью rlang/tidyeval теперь можно сделать следующее:

library(rlang)
mytable <- function(x, ...) {
  group_ <- syms(...)
  x %>% 
    group_by(!!!group_) %>% 
    summarise(n = n())
}
mytable(iris, "Species")

или мимоходом Необученные Species, т.е. вокруг него нет кавычек:

library(rlang)
mytable <- function(x, ...) {
  group_ <- quos(...)
  x %>% 
    group_by(!!!group_) %>% 
    summarise(n = n())
}
mytable(iris, Species)

Ответ 2

ОБНОВЛЕНИЕ: с dplyr 0.7.0 вы можете использовать опрятный eval для достижения этого.

Подробнее см. Http://dplyr.tidyverse.org/articles/programming.html.

library(tidyverse)
data("iris")

my_table <- function(df, group_var) {
  group_var <- enquo(group_var)      # Create quosure
  df %>% 
    group_by(!!group_var) %>%        # Use !! to unquote the quosure
    summarise(n = n())
}

my_table(iris, Species)

> my_table(iris, Species)
# A tibble: 3 x 2
     Species     n
      <fctr> <int>
1     setosa    50
2 versicolor    50
3  virginica    50

Ответ 3

Уродливые, когда они приходят, но она работает:

mytable3 <- function(x, key) {
  my.call <- bquote(summarise(group_by(.(substitute(x)), NULL), n = n()))
  my.call[[2]][[3]] <- as.name(key)
  eval(my.call, parent.frame())
} 
mytable3(iris, "Species")
# Source: local data frame [3 x 2]
#
#      Species  n
# 1  virginica 50
# 2 versicolor 50
# 3     setosa 50

Есть почти наверняка случаи, которые заставят это сломаться, но вы получите эту идею. Я не думаю, что вы можете столкнуться с вызовом. Еще одна вещь, которая работала, но была еще более уродливой:

mytable4 <- function(x, key) summarise(group_by(x, x[[key]]), n = n())