为列名传递变量？

例如，假设您有一个应用了某些 DPLYR 函数的函数，但您不能期望传递给该函数的数据集具有相同的列名称。

举一个简单的例子来说明我的意思，假设你有一个数据框，arizona.trees:

arizona.trees
group arizona.redwoods   arizona.oaks 
A     23                 11        
A     24                 12  
B     9                  8 
B     10                 7
C     88                 22

和另一个非常相似的数据框，california.trees:

california.trees
group    california.redwoods california.oaks 
A        25                  50        
A        11                  33  
B        90                  5 
B        77                  3
C        90                  35

您想要实现一个函数，返回给定类型的树的给定组（A、B、...Z）的平均值，该树适用于这两个数据框。

foo <- function(dataset, group1, group2, tree.type) { 
     column.name <- colnames(dataset[2])
     result <- filter(dataset, group %in% c(group1, group2) %>%
               select(group, contains(tree.type)) %>%
               group_by(group) %>%
               summarize("mean" = mean(column.name))
     return(result)
}

调用所需的输出foo(california.trees, A, B, redwoods)将会：

result
       mean
A       18
B       83.5

由于某种原因，做类似实施的事情foo()只是似乎不起作用。这可能是由于数据帧索引存在一些错误 - 该函数似乎认为我正在尝试获取column.name字符串，而不是检索列并将列传递给mean()。我不知道如何避免这种情况。存在隐式传递修改后的数据帧的问题，该数据帧无法直接用可能导致问题的管道运算符引用。

为什么是这样？是否有一些可行的替代实施？

我们可以使用quosure基于开发版本的解决方案dplyr（即将发布0.6.0)

foo <- function(dataset, group1, group2, tree.type){
        group1 <- quo_name(enquo(group1))
         group2 <- quo_name(enquo(group2))
         colN <- rlang::parse_quosure(names(dataset)[2])
         tree.type <- quo_name(enquo(tree.type))
        dataset %>%
                filter(group %in% c(group1, group2)) %>%
                select(group, contains(tree.type)) %>%
                group_by(group) %>%
                summarise(mean = mean(UQ(colN)))
        }


foo(california.trees, A, B, redwoods)
# A tibble: 2 × 2
#  group  mean
#  <chr> <dbl>
#1     A  18.0
#2     B  83.5

foo(arizona.trees, A, B, redwoods)
# A tibble: 2 × 2
#   group  mean
#  <chr> <dbl>
#1     A  23.5
#2     B   9.5

The enquo获取输入参数并将其转换为quosure, with quo_name，它被转换为字符串以供使用%in%，第二列名称转换为quosure从字符串使用parse_quosure然后它不被引用（UQ or !!) 内进行评估summarise

注意：这是基于OP关于选择第二列的功能

上述解决方案基于根据位置选择列（根据OP的代码），它可能不适用于其他列。因此，我们可以匹配“tree.type”并根据该值获取列的“平均值”

foo1 <- function(dataset, group1, group2, tree.type){

        group1 <- quo_name(enquo(group1))
         group2 <- quo_name(enquo(group2))


         tree.type <- quo_name(enquo(tree.type))
        dataset %>%
                filter(group %in% c(group1, group2)) %>%
                select(group, contains(tree.type)) %>%
                group_by(group) %>%
                summarise_at(vars(contains(tree.type)), funs(mean = mean(.)))
        }

可以针对两个数据集中的不同列测试该函数

foo1(arizona.trees, A, B, oaks)
# A tibble: 2 × 2
#  group  mean
#   <chr> <dbl>
#1     A  11.5
#2     B   7.5

foo1(arizona.trees, A, B, redwood)
# A tibble: 2 × 2
#  group  mean
#   <chr> <dbl>
#1     A  23.5
#2     B   9.5

foo1(california.trees, A, B, redwood)
# A tibble: 2 × 2
#  group  mean
#   <chr> <dbl>
#1     A  18.0
#2     B  83.5

foo1(california.trees, A, B, oaks)
# A tibble: 2 × 2
#  group  mean
#  <chr> <dbl>
#1     A  41.5
#2     B   4.0

data

arizona.trees <- structure(list(group = c("A", "A", "B", "B", "C"), 
arizona.redwoods = c(23L, 
24L, 9L, 10L, 88L), arizona.oaks = c(11L, 12L, 8L, 7L, 22L)),
.Names = c("group", 
"arizona.redwoods", "arizona.oaks"), class = "data.frame",
 row.names = c(NA, -5L))

california.trees <- structure(list(group = c("A", "A", "B", "B", "C"), 
 california.redwoods = c(25L, 
11L, 90L, 77L, 90L), california.oaks = c(50L, 33L, 5L, 3L, 35L
)), .Names = c("group", "california.redwoods", "california.oaks"
), class = "data.frame", row.names = c(NA, -5L))