Как передать несколько аргументов group_by и аргумент динамической переменной в функцию dplyr
Я пытаюсь передать несколько аргументов group_by функции dplyr, а также именованной переменной. В понимании, что мне нужно использовать выражение для dplyr, чтобы понять переменные, которые я передаю ему. Следующий код работает нормально:
quantileMaker2 <- function(data, groupCol, calcCol) {
groupCol <- enquo(groupCol)
calcCol <- enquo(calcCol)
data %>%
group_by(!! groupCol) %>%
summarise('25%' = currency(quantile(!! calcCol, probs = 0.25), digits = 2L),
'50%' = currency(quantile(!! calcCol, probs = 0.50), digits = 2L),
'75%' = currency(quantile(!! calcCol, probs = 0.75), digits = 2L),
avg = currency(mean(!! calcCol), digits = 2L),
nAgencies = n_distinct('POSIT ID'),
nFTEs = sum(FTEs)
)
}
quantileMaker2(df, employerClass, TCCperFTE)
Однако, когда я запускаю следующее, у меня возникает проблема:
quantileMaker3 <- function(data,...,calcCol) {
groupCol <- quos(...)
calcCol <- quo(calcCol)
data %>%
group_by(!!! groupCol) %>%
summarise('25%' = currency(quantile(!! calcCol, probs = 0.25), digits = 2L),
'50%' = currency(quantile(!! calcCol, probs = 0.50), digits = 2L),
'75%' = currency(quantile(!! calcCol, probs = 0.75), digits = 2L),
avg = currency(mean(!! calcCol), digits = 2L),
nAgencies = n_distinct('POSIT ID'),
nFTEs = sum(FTEs)
)
}
Который возвращает следующую ошибку:
Error in summarise_impl(.data, dots) :
Evaluation error: anyNA() applied to non-(list or vector) of type 'symbol'.
Пример данных:
Year employerClass TCCperFTE FTEs POSIT ID
2014 One 5000 20 1
2014 Two 1000 30 2
2015 One 15000 40 1
2015 Two 50000 50 2
2016 One 100000 60 1
2016 Two 500000 70 2
Любая помощь, которую вы, ребята, могли бы дать, была бы очень признательна.
1 ответ
Вы не предоставили пример данных, но ваша функция работает при изменении для использования mtcars фрейм данных.
library(tidyverse)
library(formattable)
quantileMaker3 <- function(data, calcCol, ...) {
groupCol <- quos(...)
calcCol <- enquo(calcCol)
data %>%
group_by(!!!groupCol) %>%
summarise('25%' = currency(quantile(!!calcCol, probs = 0.25), digits = 2L),
'50%' = currency(quantile(!!calcCol, probs = 0.50), digits = 2L),
'75%' = currency(quantile(!!calcCol, probs = 0.75), digits = 2L),
avg = currency(mean(!!calcCol), digits = 2L),
nAgencies = n_distinct(cyl),
nFTEs = sum(hp)
)
}
quantileMaker3(mtcars, mpg, cyl)
# A tibble: 3 x 7 cyl `25%` `50%` `75%` avg nAgencies nFTEs <dbl> <S3: formattable> <S3: formattable> <S3: formattable> <S3: formattable> <int> <dbl> 1 4. $22.80 $26.00 $30.40 $26.66 1 909. 2 6. $18.65 $19.70 $21.00 $19.74 1 856. 3 8. $14.40 $15.20 $16.25 $15.10 1 2929.
С несколькими аргументами группировки:
quantileMaker3(mtcars, mpg, cyl, vs)
# A tibble: 5 x 8 # Groups: cyl [?] cyl vs `25%` `50%` `75%` avg nAgencies nFTEs <dbl> <dbl> <S3: formattable> <S3: formattable> <S3: formattable> <S3: formattable> <int> <dbl> 1 4. 0. $26.00 $26.00 $26.00 $26.00 1 91. 2 4. 1. $22.80 $25.85 $30.40 $26.73 1 818. 3 6. 0. $20.35 $21.00 $21.00 $20.57 1 395. 4 6. 1. $18.03 $18.65 $19.75 $19.12 1 461. 5 8. 0. $14.40 $15.20 $16.25 $15.10 1 2929.
Кстати, вы можете избежать нескольких вызовов квантиля, используя вложенность. Это не будет работать, если какой-либо из выходных столбцов имеет класс formattable (что является currency функция возвращает), поэтому я изменил функцию, чтобы создать строки для столбцов в формате валюты.
quantileMaker3 <- function(data, calcCol, ..., quantiles=c(0.25,0.5,0.75)) {
groupCol <- quos(...)
calcCol <- enquo(calcCol)
data %>%
group_by(!!!groupCol) %>%
summarise(values = list(paste0("$", sprintf("%1.2f", quantile(!!calcCol, probs=quantiles)))),
qnames = list(sprintf("%1.0f%%", quantiles*100)),
nAgencies = n_distinct(cyl),
nFTEs = sum(hp),
avg = paste0("$", sprintf("%1.2f", mean(!!calcCol)))
) %>%
unnest %>%
spread(qnames, values)
}
quantileMaker3(mtcars, mpg, cyl, vs)
# A tibble: 5 x 8 # Groups: cyl [3] cyl vs nAgencies nFTEs avg `25%` `50%` `75%` <dbl> <dbl> <int> <dbl> <chr> <chr> <chr> <chr> 1 4. 0. 1 91. $26.00 $26.00 $26.00 $26.00 2 4. 1. 1 818. $26.73 $22.80 $25.85 $30.40 3 6. 0. 1 395. $20.57 $20.35 $21.00 $21.00 4 6. 1. 1 461. $19.12 $18.03 $18.65 $19.75 5 8. 0. 1 2929. $15.10 $14.40 $15.20 $16.25