R - dplyr 0.4.1：如何通过函数中的列名进行汇总

Question

我需要创建一个函数，该函数可以group_by 和 summarise 使用其名称的数据框列。 我正在使用 dplyr 版本 0.4.1（我无法更新），所以看起来我在其他主题上找到的解决方案不起作用......

这是我的例子：

data <- data.frame(section=rep(c("A","B"),3), quantity=c(6:11))
#I need to get this result : 
RESULT = data %>% group_by(section) %>% summarise(total=sum(quantity))

我实现了这个功能，但出现错误：

# function : 
synthetize = function(x,column,measure){
  result = x %>% group_by(column) %>% summarise(total=sum(measure))
}
RESULT2=synthetize(data,column="section",measure="quantity")
RESULT2

我试过eval、get，但似乎没有帮助

Answer 1

我们可以使用rlang::sym 将字符串转换为符号并计算 (!!)

library(tidyverse)
synthetize = function(x, column, measure){
     x %>% 
        group_by_at(column) %>%
        summarise(total=sum(!! rlang::sym(measure)))
   }

synthetize(data, column="section", measure="quantity")
# A tibble: 2 x 2
#  section total
#   <fct>   <int>
#1 A          24
#2 B          27

注意：这里我们使用 OP 的相同参数类型

---

如果我们使用的是旧版本的dplyr，以下可能会有所帮助

library(lazyeval)
synthetize2 = function(x, column, measure){

  x %>% 
     group_by_(column) %>%
     summarise(total = interp(~ sum(v1), v1 = as.name(measure)))


synthetize2(data, column='section', measure='quantity')

Answer 2

另一种方法是enquo:

library(tidyverse)

synthetize = function(x,column,measure) {

  result = x %>% group_by(!! enquo(column)) %>% summarise(total := sum(!! enquo(measure)))

}

在这种情况下，您不需要引用变量：

RESULT2 = synthetize(data, column = section, measure = quantity)

RESULT2

# A tibble: 2 x 2
  section total
  <fct>   <int>
1 A          24
2 B          27

如果您无法访问最新的tidyverse，请尝试使用get：

library(dplyr)

synthetize = function(x,column,measure) {

  result = x %>% group_by(get(column)) %>% summarise(total := sum(get(measure)))

}