所以我开始涉足 dplyr 编程的奇妙世界。我正在尝试编写一个接受 data.frame、目标列和任意数量的分组列(对所有列使用裸名称)的函数。然后,该函数将根据目标列对数据进行分箱,并计算每个分箱中的条目数。我想为原始 data.frame() 中存在的分组变量的每个组合保留单独的 bin 大小,因此我使用complete() 和nesting() 函数来执行此操作。这是我正在尝试执行的操作以及遇到的错误的示例:
library(dplyr)
library(tidyr)
#Prepare test data
set.seed(42)
test_data =
data.frame(Gene_ID = rep(paste0("Gene.", 1:10), times=4),
Comparison = rep(c("WT_vs_Mut1", "WT_vs_Mut2"), each=10, times=2),
Test_method = rep(c("T-test", "MannWhitney"), each=20),
P_value = runif(40))
#Perform operation manually
test_data %>%
#Start by binning the data according to q-value
mutate(Probability.bin = cut(P_value,
breaks = c(-Inf, seq(0.1, 1, by=0.1), Inf),
labels = c(seq(0.0, 1.0, by=0.1)),
right = FALSE)) %>%
#Now summarize the results by bin.
count(Comparison, Test_method, Probability.bin) %>%
#Fill in any missing bins with 0 counts
complete(nesting(Comparison, Test_method), Probability.bin,
fill=list(n = 0))
#Create function that accepts bare column names
bin_by_p_value <- function(df,
pvalue_col, #Bare name of p-value column
...) { #Bare names of grouping columns
#"Quote" column names so they are ready for use below
pvalue_col_name <- enquo(pvalue_col)
group_by_cols <- quos(...)
#Perform the operation
df %>%
#Start by binning the data according to q-value
mutate(Probability.bin = cut(UQ(pvalue_col_name),
breaks = c(-Inf, seq(0.1, 1, by=0.1), Inf),
labels = c(seq(0.0, 1.0, by=0.1)),
right = FALSE)) %>%
#Now summarize the results by bin.
count(UQS(group_by_cols), Probability.bin) %>%
#Fill in any missing bins with 0 counts
complete(nesting(UQS(group_by_cols)), Probability.bin,
# complete(nesting(UQS(group_by_cols)), Probability.bin,
fill=list(n = 0))
}
#Use function to perform operation
test_data %>%
bin_by_p_value(P_value, Comparison, Test_method)
当我手动执行操作时,一切正常。当我使用该函数时,它失败并出现以下错误:
overscope_eval_next(overscope, expr) 中的错误:
未找到对象“比较”
我已将问题范围缩小到函数中的以下代码:
complete(nesting(UQS(group_by_cols)), Probability.bin...
如果我删除对 Nesting() 的调用,则代码执行时不会出现错误。但是,我想保留仅使用原始数据中存在的分组变量的组合的功能,然后获取所有可能的容器组合,以便我可以填充所有缺失的容器。根据错误名称和失败的地方,我的猜测是这是一个范围/环境问题,我真的应该为嵌套()中的分组变量使用不同的环境,因为它包含在对complete()的调用中。然而,我对 dplyr 编程还很陌生,我不知道该怎么做。
我尝试通过将分组列合并为单个列,然后使用该联合列作为complete() 的输入来解决此问题。这让我可以按照自己想要的方式执行complete() 操作,同时避免使用nesting() 函数。然而,当我想分离回原始分组列时,我遇到了麻烦,因为我不知道如何将定额列表转换为字符向量(分离()的“into”参数所需)。以下是代码片段来说明我正在谈论的内容:
#Fill in any missing bins with 0 counts
unite(Merged_grouping_cols, UQS(group_by_cols), sep="*") %>%
complete(Merged_grouping_cols, Probability.bin,
fill=list(n = 0)) %>%
separate(Merged_grouping_cols, into=c("What goes here?"), sep="\\*")
以下是相关版本信息:R 版本 3.4.2 (2017-09-28)、tidyr_0.7.2、dplyr_0.7.4
我很感激任何解决方法,但我想知道我在做什么以错误的方式摩擦complete()和nesting()。