【问题标题】:Make a custom function of an dplyr procedure制作 dplyr 过程的自定义函数
【发布时间】:2022-01-20 21:54:59
【问题描述】:

我想为这个修改后的 dplyr 程序制作一个自定义函数:

randomly replacing percentage of values per group with NA in R dataframe

library(dplyr)
mtcars %>%
    mutate(mpg =  replace(mpg, sample(row_number(),  
           size = ceiling(0.3 * n()), replace = FALSE), NA))

参数应该是:

  • df = 数据帧
  • x = 列
  • y = 双倍数(此处为 0.3)

我目前的做法:

my_func <- function(df,x,y){
  df %>%
  mutate(x =  replace({{x}}, sample(row_number(),  
                                    size = ceiling(y * n()), replace = FALSE), NA))
}

应用此功能时:

my_func(mtcars, mtcars$mpg, 0.3)

#gives:

                     mpg cyl  disp  hp drat    wt  qsec vs am gear carb    x
Mazda RX4           21.0   6 160.0 110 3.90 2.620 16.46  0  1    4    4 21.0
Mazda RX4 Wag       21.0   6 160.0 110 3.90 2.875 17.02  0  1    4    4   NA
Datsun 710          22.8   4 108.0  93 3.85 2.320 18.61  1  1    4    1 22.8
Hornet 4 Drive      21.4   6 258.0 110 3.08 3.215 19.44  1  0    3    1 21.4
Hornet Sportabout   18.7   8 360.0 175 3.15 3.440 17.02  0  0    3    2   NA
Valiant             18.1   6 225.0 105 2.76 3.460 20.22  1  0    3    1 18.1
#....etc..

我的问题:

  • 我想通过添加 NA 来更改 mpg 列,而不是添加新列 x
  • 将第一个 x = 放入 {{x}} = 会引发错误:
Error: unexpected '=' in:
"  df %>%
  mutate({{x}} ="
>                                     size = ceiling(y * n()), replace = FALSE), NA))
Error: unexpected ',' in "                                    size = ceiling(y * n()),"
> }
Error: unexpected '}' in "}"
> 

【问题讨论】:

    标签: r function dplyr


    【解决方案1】:

    这行得通;能解决你的问题吗?

    library(dplyr)
    #> 
    #> Attaching package: 'dplyr'
    #> The following objects are masked from 'package:stats':
    #> 
    #>     filter, lag
    #> The following objects are masked from 'package:base':
    #> 
    #>     intersect, setdiff, setequal, union
    
    my_func <- function(df,x,y){
      df %>%
        mutate({{x}} :=  replace({{x}}, sample(row_number(),  
                                          size = ceiling(y * n()), replace = FALSE), NA))
    }
    
    my_func(mtcars, mpg, 0.3)
    #>                      mpg cyl  disp  hp drat    wt  qsec vs am gear carb
    #> Mazda RX4             NA   6 160.0 110 3.90 2.620 16.46  0  1    4    4
    #> Mazda RX4 Wag       21.0   6 160.0 110 3.90 2.875 17.02  0  1    4    4
    #> Datsun 710            NA   4 108.0  93 3.85 2.320 18.61  1  1    4    1
    #> Hornet 4 Drive      21.4   6 258.0 110 3.08 3.215 19.44  1  0    3    1
    #> Hornet Sportabout   18.7   8 360.0 175 3.15 3.440 17.02  0  0    3    2
    #> Valiant             18.1   6 225.0 105 2.76 3.460 20.22  1  0    3    1
    #> Duster 360          14.3   8 360.0 245 3.21 3.570 15.84  0  0    3    4
    #> Merc 240D           24.4   4 146.7  62 3.69 3.190 20.00  1  0    4    2
    #> Merc 230              NA   4 140.8  95 3.92 3.150 22.90  1  0    4    2
    #> Merc 280            19.2   6 167.6 123 3.92 3.440 18.30  1  0    4    4
    #> Merc 280C           17.8   6 167.6 123 3.92 3.440 18.90  1  0    4    4
    #> Merc 450SE            NA   8 275.8 180 3.07 4.070 17.40  0  0    3    3
    #> Merc 450SL          17.3   8 275.8 180 3.07 3.730 17.60  0  0    3    3
    #> Merc 450SLC         15.2   8 275.8 180 3.07 3.780 18.00  0  0    3    3
    #> Cadillac Fleetwood    NA   8 472.0 205 2.93 5.250 17.98  0  0    3    4
    #> Lincoln Continental   NA   8 460.0 215 3.00 5.424 17.82  0  0    3    4
    #> Chrysler Imperial     NA   8 440.0 230 3.23 5.345 17.42  0  0    3    4
    #> Fiat 128            32.4   4  78.7  66 4.08 2.200 19.47  1  1    4    1
    #> Honda Civic         30.4   4  75.7  52 4.93 1.615 18.52  1  1    4    2
    #> Toyota Corolla      33.9   4  71.1  65 4.22 1.835 19.90  1  1    4    1
    #> Toyota Corona         NA   4 120.1  97 3.70 2.465 20.01  1  0    3    1
    #> Dodge Challenger    15.5   8 318.0 150 2.76 3.520 16.87  0  0    3    2
    #> AMC Javelin         15.2   8 304.0 150 3.15 3.435 17.30  0  0    3    2
    #> Camaro Z28          13.3   8 350.0 245 3.73 3.840 15.41  0  0    3    4
    #> Pontiac Firebird    19.2   8 400.0 175 3.08 3.845 17.05  0  0    3    2
    #> Fiat X1-9           27.3   4  79.0  66 4.08 1.935 18.90  1  1    4    1
    #> Porsche 914-2       26.0   4 120.3  91 4.43 2.140 16.70  0  1    5    2
    #> Lotus Europa        30.4   4  95.1 113 3.77 1.513 16.90  1  1    5    2
    #> Ford Pantera L        NA   8 351.0 264 4.22 3.170 14.50  0  1    5    4
    #> Ferrari Dino        19.7   6 145.0 175 3.62 2.770 15.50  0  1    5    6
    #> Maserati Bora         NA   8 301.0 335 3.54 3.570 14.60  0  1    5    8
    #> Volvo 142E          21.4   4 121.0 109 4.11 2.780 18.60  1  1    4    2
    

    reprex package (v2.0.1) 于 2021 年 12 月 18 日创建

    来自https://adv-r.hadley.nz/quasiquotation.html?q=:=#tidy-dots

    := 就像一个退化的器官:它被 R 的解析器识别,但它没有任何关联的代码。它看起来像一个 =,但它允许在任一侧使用表达式,使其成为 = 的更灵活的替代方案。出于类似的原因,它在 data.table 中使用。

    【讨论】:

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