Как параметризовать вызовы функций в dplyr 0.7?
Выпуск dplyr 0.7 включает в себя капитальный пересмотр программирования с использованием dplyr. Я внимательно прочитал этот документ и пытаюсь понять, как он повлияет на использование dplyr.
Вот общая идиома, которую я использую при построении функций отчетности и агрегирования с помощью dplyr:
my_report <- function(data, grouping_vars) {
data %>%
group_by_(.dots=grouping_vars) %>%
summarize(x_mean=mean(x), x_median=median(x), ...)
}
Вот, grouping_vars
это вектор строк.
Мне нравится эта идиома, потому что я могу передавать строковые векторы из других мест, например, файл или реактивный пользовательский интерфейс приложения Shiny, но это также не так уж плохо для интерактивной работы.
Однако в новом программировании с использованием dplyr vignette я не вижу примеров того, как что-то подобное можно сделать с помощью нового dplyr. Я вижу только примеры того, как передача строк больше не является правильным подходом, и вместо этого я должен использовать кавычки.
Я рад принять кавычки, но как мне перейти от строк к квестам, ожидаемым здесь dplyr? Кажется нецелесообразным ожидать, что вся экосистема R предоставит предложения для dplyr - много раз мы собираем строки, и они должны быть преобразованы.
Вот пример, показывающий, что вы теперь должны делать, и как моя старая идиома не работает:
library(dplyr)
grouping_vars <- quo(am)
mtcars %>%
group_by(!!grouping_vars) %>%
summarise(mean_cyl=mean(cyl))
#> # A tibble: 2 × 2
#> am mean_cyl
#> <dbl> <dbl>
#> 1 0 6.947368
#> 2 1 5.076923
grouping_vars <- "am"
mtcars %>%
group_by(!!grouping_vars) %>%
summarise(mean_cyl=mean(cyl))
#> # A tibble: 1 × 2
#> `"am"` mean_cyl
#> <chr> <dbl>
#> 1 am 6.1875
3 ответа
dplyr
будет иметь специальную функцию group_by group_by_at
иметь дело с несколькими группирующими переменными. Было бы намного проще использовать нового члена _at
семья:
# using the pre-release 0.6.0
cols <- c("am","gear")
mtcars %>%
group_by_at(.vars = cols) %>%
summarise(mean_cyl=mean(cyl))
# Source: local data frame [4 x 3]
# Groups: am [?]
#
# am gear mean_cyl
# <dbl> <dbl> <dbl>
# 1 0 3 7.466667
# 2 0 4 5.000000
# 3 1 4 4.500000
# 4 1 5 6.000000
.vars
Аргумент принимает как символьный / числовой вектор, так и имена столбцов, сгенерированные vars
:
.vars
Список столбцов, генерируемых функцией vars(), или символьный вектор имен столбцов, или числовой вектор позиций столбцов.
Вот быстрый и грязный справочник, который я написал для себя.
# install.packages("rlang")
library(tidyverse)
dat <- data.frame(cat = sample(LETTERS[1:2], 50, replace = TRUE),
cat2 = sample(LETTERS[3:4], 50, replace = TRUE),
value = rnorm(50))
Представление имен столбцов со строками
Преобразуйте строки в символьные объекты, используя rlang::sym
а также rlang::syms
,
summ_var <- "value"
group_vars <- c("cat", "cat2")
summ_sym <- rlang::sym(summ_var) # capture a single symbol
group_syms <- rlang::syms(group_vars) # creates list of symbols
dat %>%
group_by(!!!group_syms) %>% # splice list of symbols into a function call
summarize(summ = sum(!!summ_sym)) # slice single symbol into call
Если вы используете !!
или же !!!
вне dplyr
функции вы получите ошибку.
Использование rlang::sym
а также rlang::syms
идентичен внутри функций.
summarize_by <- function(df, summ_var, group_vars) {
summ_sym <- rlang::sym(summ_var)
group_syms <- rlang::syms(group_vars)
df %>%
group_by(!!!group_syms) %>%
summarize(summ = sum(!!summ_sym))
}
Затем мы можем позвонить summarize_by
со строковыми аргументами.
summarize_by(dat, "value", c("cat", "cat2"))
Использование нестандартной оценки для имен столбцов / переменных
summ_quo <- quo(value) # capture a single variable for NSE
group_quos <- quos(cat, cat2) # capture list of variables for NSE
dat %>%
group_by(!!!group_quos) %>% # use !!! with both quos and rlang::syms
summarize(summ = sum(!!summ_quo)) # use !! both quo and rlang::sym
Использование внутренних функций enquo
скорее, чем quo
, quos
все в порядке, хотя!?
summarize_by <- function(df, summ_var, ...) {
summ_quo <- enquo(summ_var) # can only capture a single value!
group_quos <- quos(...) # captures multiple values, also inside functions!?
df %>%
group_by(!!!group_quos) %>%
summarize(summ = sum(!!summ_quo))
}
И тогда наш вызов функции
summarize_by(dat, value, cat, cat2)
Если вы хотите сгруппировать по нескольким столбцам, вы можете использовать quos
grouping_vars <- quos(am, gear)
mtcars %>%
group_by(!!!grouping_vars) %>%
summarise(mean_cyl=mean(cyl))
# am gear mean_cyl
# <dbl> <dbl> <dbl>
# 1 0 3 7.466667
# 2 0 4 5.000000
# 3 1 4 4.500000
# 4 1 5 6.000000
Прямо сейчас, не похоже, что есть отличный способ превратить строки в кво. Вот один из способов, который работает, хотя
cols <- c("am","gear")
grouping_vars <- rlang::parse_quosures(paste(cols, collapse=";"))
mtcars %>%
group_by(!!!grouping_vars) %>%
summarise(mean_cyl=mean(cyl))
# am gear mean_cyl
# <dbl> <dbl> <dbl>
# 1 0 3 7.466667
# 2 0 4 5.000000
# 3 1 4 4.500000
# 4 1 5 6.000000