在 dplyr 中结合标准和非标准评估

Question

我正在尝试在 dplyr 中执行一项应结合非标准和标准评估的任务，但我找不到方便的解决方案。我想根据 data.frame 中的另一列重新排序一个级别（可视化所需）：

df <- data.frame(A = c(1,2,5,4), B = c("A", "B", "C","D"))
levels(df$B)
df2 <- df %>% mutate(B  = factor(B, levels = unique(B)[order(A, decreasing = FALSE)]))
levels(df$B)

到目前为止，一切都很好。但现在我想做完全相同的任务，但 B 是函数的输入：

ReorderFactor <- function(column_name){
    df2 <- df %>% mutate(column_name  = factor(column_name, levels = unique(column_name)[order(A, decreasing = FALSE)]))
    return(df2)
}
ReorderFactor(column_name = "B")

所以我想结合标准和非标准评估。我正在寻找一种 dplyr 方法。

Answer 1

您可以使用mutate_at，然后将被变异的变量称为.

ReorderFactor <- function(column_name){
  df2 <- df %>% 
    mutate_at(column_name, funs(factor(., levels = unique(.)[order(A, decreasing = FALSE)])) ) 
  return(df2)
}

Answer 2

我们可以使用dplyr开发版中的quosure（即将发布0.6.0）

ReorderFactor <- function(dat, column_name){
          column_name <- enquo(column_name)
          nm1 <- quo_name(column_name)
          dat %>%
              mutate(UQ(nm1) := factor(UQ(column_name), 
                   levels = unique(UQ(column_name))[order(A, decreasing = FALSE)]))

}

dfN <- ReorderFactor(df, B)
identical(df2, dfN)
#[1] TRUE

这里，enquo 接受输入参数并转换为 quosure，在 mutate/summarise 等中通过取消引用 (UQ) 对其进行评估。请注意，我们可以通过取消引用字符串 ('nm1') 来分配 (:=) lhs 上的值

注意：在这里，我们将“dat”作为另一个参数，以防函数需要应用于不同的数据集