在 group_by() %>% mutate() 函数调用中使用带引号的变量

可重现的例子

cats <-
  data.frame(
    name = c(letters[1:10]),
    weight = c(rnorm(5, 10, 1), rnorm(5, 20, 3)),
    type = c(rep("not_fat", 5), rep("fat", 5))
  )

get_means <- function(df, metric, group) {
  df %>%
    group_by(.[[group]]) %>%
    mutate(mean_stat = mean(.[[metric]])) %>%
    pull(mean_stat) %>%
    unique()
}

get_means(cats, metric = "weight", group = "type")

我尝试过的

我希望得到两个值，但我得到一个值。看来 groupby 失败了。

我尝试了所有方法，包括使用 quo()、eval() 和 Replace()、UQ()、!! 以及一大堆其他方法来尝试使 group_by() 中的内容正常工作。

这看起来非常简单，但我无法弄清楚。

代码推理

决定将变量放在引号中是因为我在 ggplot aes_string() 调用中使用它们。我在函数中排除了 ggplot 代码以简化代码，否则会很容易，因为我们可以使用标准评估。

我认为在 tidyeval 框架中执行此操作的“预期”方法是将参数作为名称（而不是字符串）输入，然后使用引用参数enquo(). ggplot2了解整洁的评估运算符，因此这适用于ggplot2以及。

首先，让我们调整一下dplyr您的示例中的摘要函数：

library(tidyverse)
library(rlang)

get_means <- function(df, metric, group) {

  metric = enquo(metric)
  group = enquo(group)

  df %>%
    group_by(!!group) %>%
    summarise(!!paste0("mean_", as_label(metric)) := mean(!!metric))
}

get_means(cats, weight, type)

  type    mean_weight
1 fat            20.0
2 not_fat        10.2

get_means(iris, Petal.Width, Species)

  Species    mean_Petal.Width
1 setosa                0.246
2 versicolor            1.33 
3 virginica             2.03

现在添加到ggplot中：

get_means <- function(df, metric, group) {

  metric = enquo(metric)
  group = enquo(group)

  df %>%
    group_by(!!group) %>%
    summarise(mean_stat = mean(!!metric)) %>% 
    ggplot(aes(!!group, mean_stat)) + 
      geom_point()
}

get_means(cats, weight, type)

我不确定您想要什么类型的图，但您可以使用整洁的评估来绘制数据和汇总值。例如：

plot_func = function(data, metric, group) {

  metric = enquo(metric)
  group = enquo(group)

  data %>% 
    ggplot(aes(!!group, !!metric)) + 
      geom_point() +
      geom_point(data=. %>% 
                   group_by(!!group) %>%
                   summarise(!!metric := mean(!!metric)),
                 shape="_", colour="red", size=8) + 
      expand_limits(y=0) +
      scale_y_continuous(expand=expand_scale(mult=c(0,0.02)))
}

plot_func(cats, weight, type)

仅供参考，您可以使用以下命令允许函数采用任意数量的分组变量（包括无）...论证和enquos代替enquo（这还需要使用!!!（取消引号拼接）而不是!!（取消引用））。

get_means <- function(df, metric, ...) {

  metric = enquo(metric)
  groups = enquos(...)

  df %>%
    group_by(!!!groups) %>%
    summarise(!!paste0("mean_", quo_text(metric)) := mean(!!metric))
}

get_means(mtcars, mpg, cyl, vs)

    cyl    vs mean_mpg
1     4     0     26  
2     4     1     26.7
3     6     0     20.6
4     6     1     19.1
5     8     0     15.1

get_means(mtcars, mpg)

  mean_mpg
1     20.1