在用户定义的函数中使用 Dplyr 来汇总数据然后绘制它

Question

我正在尝试在一个函数中使用 dplyr 来创建一个用户定义的函数，我可以传递多个参数来用 dplyr 汇总数据，然后用 ggplot 绘制它。

这是一些示例数据，以及我试图用 dplyr 做的事情然后绘图

df <-data.frame(Year = c("2006", "2006", "2006", "2007", "2007", "2007", "2008", "2009", "2010", "2010", "2009", "2009"), JudicialOrientation = c("Defense", "Plaintiff", "Plaintiff", "Neutral", "Defense", "Plaintiff", "Defense", "Plaintiff", "Neutral", "Neutral", "Plaintiff","Defense"), Loss = c(100000, 100, 2500, 100000, 25000, 0, 7500, 5200, 900, 100, 0, 50))

df1 <- df %>%
  group_by(Year, JudicialOrientation) %>%
  summarise(MeanLoss =mean(Loss))

ggplot(df1, aes(x = JudicialOrientation, y = MeanLoss, color = Year, group  =Year)) + 
  geom_line() +
  geom_point()

我现在正在尝试将其复制到用户函数中，以便我可以传递不同的变量以获得相似的结果。

这是我目前的尝试：

ConsistencyPlot <- function(df,var1,timevar,lossvar){

  df1 <- df %>%
    group_by_(df[timevar], df[var1]) %>%
    summarise_(MeanLoss = mean(df[lossvar]))

  ggplot(df1, aes(x = var1, y = MeanLoss, color = timevar, group = timevar)) +
    geom_line() +
    geom_point()

}

ConsistencyPlot(df,"JudicialOrientation","Year",'Loss')

我正在复制相同的逻辑并传入df 作为我的数据框，var1 作为JudicialOrientation，timevar 作为Year 和lossvar 作为我想要的Loss 值的向量平均通过summarise。但是我不能得到相同的结果，所以我觉得我在闭包中如何使用这些函数时遗漏了一些东西。

Answer 1

首先，在 dplyr 函数中，您不需要像 df[, timevar] 那样调用索引数据帧的变量。只使用变量名。除此之外，在索引数据框时，您必须指定是调用列还是行，所以df[timevar] 是错误的。

关于功能，是评价的问题。

下面的这个结构正在工作：

ConsistencyPlot <- function(df, var1, timevar, lossvar){
  var1 <- enquo(var1)
  timevar <- enquo(timevar)
  lossvar <- enquo(lossvar)

  df1 <- df %>%
    group_by(!!timevar, !!var1) %>%
    summarise(MeanLoss = mean(!!lossvar))

  ggplot(df1, aes(x = !!var1, y = MeanLoss, color = !!timevar, group = !!timevar)) +
    geom_line() +
    geom_point()
}

看看参数是用enquo()转换的，然后用!!传入函数。因此，您可以在不引用它们的情况下传递参数。

ConsistencyPlot(df, JudicialOrientation, Year, Loss)

希望对你有用。