在 dplyr 中使用 {{}} 调用自定义函数答案

【问题标题】：call custom functions with {{}} in dplyr在 dplyr 中使用 {{}} 调用自定义函数
【发布时间】：2021-06-11 09:04:35
【问题描述】：

我知道我们可以在dplyr 中使用{{}} 进行非标准评估，但我遇到了一个特殊情况，我不知道如何解决这个问题。假设我有两个具有相同前缀的函数，例如：

custom_mean <- function(x) {
  mean(x, na.rm = TRUE)
}

custom_sum <- function(x) {
  sum(x, na.rm = TRUE)
}

我想让用户选择在mtcars 的列上应用哪个函数（用户也可以选择）。这就是我将如何使用两个单独的功能：

library(dplyr)

apply_mean_on_mtcars <- function(colname) {
  mtcars %>% 
    select({{colname}}) %>% 
    summarise(
      "custom_{{colname}}" := custom_mean({{colname}})
    )
}

apply_sum_on_mtcars <- function(colname) {
  mtcars %>% 
    select({{colname}}) %>% 
    summarise(
      "custom_{{colname}}" := custom_sum({{colname}})
    )
}

apply_mean_on_mtcars(drat)
> custom_drat
> 1    3.596563

apply_sum_on_mtcars(drat)
> custom_drat
> 1      115.09

但我想要一个函数apply_on_mtcars()，用户可以在其中选择要应用的列和函数（即custom_mean 或custom_sum）。我试过了，但没有成功：

apply_on_mtcars <- function(colname, func) {
  mtcars %>% 
    select({{colname}}) %>% 
    summarise(
      "custom_{{colname}}" := "custom_{{func}}"({{colname}})
    )
}

Error: Problem with `summarise()` input `custom_drat`.
x could not find function "custom_{{func}}"
ℹ Input `custom_drat` is ``custom_{{func}}`(drat)`.

有人有解决方案吗？最后，用户调用函数时应该提供的函数是mean或sum，而不是custom_mean或custom_sum。

【问题讨论】：

标签： r dplyr

【解决方案1】：

我们也可以使用match.fun

library(stringr)
library(dplyr)
apply_on_mtcars <- function(colname, func) {
  mtcars %>% 
    select({{colname}}) %>% 
    summarise(
      "custom_{{colname}}" := 
         match.fun(str_c("custom_", func))({{colname}})
    )
}


apply_on_mtcars(drat, "mean")
#    custom_drat
#1    3.596563
apply_on_mtcars(drat, "sum")
#    custom_drat
#1      115.09

【讨论】：

【解决方案2】：

这样怎么样：

apply_on_mtcars <- function(colname, func=c("mean", "sum")) {
  f <- match.arg(func)
  fun <- eval(parse(text=paste0("custom_", f)))
  mtcars %>% 
    select({{colname}}) %>% 
    summarise(
      "custom_{{colname}}" := fun({{colname}})
    )
}

apply_on_mtcars(drat, "mean")
# custom_drat
# 1    3.596563
 
apply_on_mtcars(drat, "sum")
# custom_drat
# 1      115.09

【讨论】：