dplyr 在函数内部不起作用

Question

我对 R 中的函数没有经验。我正在尝试构建一个通过目标变量计算平均值的函数（在我的示例中：funded_final）。

我的数据：

residential_status  funded_final
Living with parents 0
Rent                0
Rent                0
Own                 1
Own                 0
Own                 0
Rent                0
Rent                0
Rent                0
Living with parents 0
Rent                0
Rent                0
Rent                1

当我在函数之外执行此操作时，效果很好

test2 %>% group_by(residential_status) %>% 
summarise(tar_average = round((mean(funded_final, na.rm=TRUE))*100,2),N =     n()) %>% arrange(desc(tar_average)) %>% mutate(Perc = round((N/sum(N))*100,2),Cum_Perc = cumsum(Perc))%>% print(n = nrow(.))

结果：

 residential_status tar_average     N  Perc Cum_Perc
           <fctr>       <dbl> <int> <dbl>    <dbl>
1                 Own       33.33     3 23.08    23.08
2                Rent       12.50     8 61.54    84.62
3 Living with parents        0.00     2 15.38   100.00

当我使用该函数时，我只得到总平均值：

 group.by.func <- function(dataframe,target){ dataframe %>%group_by(residential_status) %>% 
summarise(tar_average = round((mean(target, na.rm=TRUE))*100,2),N = n()) %>%
arrange(desc(tar_average)) %>%
mutate(Perc = round((N/sum(N))*100,2),Cum_Perc = cumsum(Perc))%>%
print(n = nrow(.))}
group.by.func(test2,test2$funded_final)

结果：

residential_status tar_average     N  Perc Cum_Perc
           <fctr>       <dbl> <int> <dbl>    <dbl>
1 Living with parents       15.38     2 15.38    15.38
2                 Own       15.38     3 23.08    38.46
3                Rent       15.38     8 61.54   100.00

提前致谢！

Answer 1

问题在于dplyr::summarise 使用非标准评估并期望列的名称为不带引号的字符串。在您的情况下，变量 target 不是列名，而是包含列值的向量。该函数无法将向量与 data.frame 相关联。因此，分组不适用于向量target。在分组数据帧的每次评估中，均值取自整个向量target。

您可以通过将列名作为字符串传递并使用dplyr::summarise 的“标准评估”版本来解决它：

group.by.func <- function(dataframe, target){ 
    dataframe %>% group_by(residential_status) %>% 
            summarise_(.dots = list(
                            tar_average = paste0("round((mean(", target,", na.rm=TRUE))*100,2)"), 
                        N = "n()")) %>%
        arrange(desc(tar_average)) %>%
        mutate(Perc = round((N/sum(N))*100,2),Cum_Perc = cumsum(Perc))%>%
        print(n = nrow(.))
}
group.by.func(test2,"funded_final")

结果：

# A tibble: 3 × 5
   residential_status tar_average     N  Perc Cum_Perc
               <fctr>       <dbl> <int> <dbl>    <dbl>
1                 Own       33.33     3 23.08    23.08
2                Rent       12.50     8 61.54    84.62
3 Living with parents        0.00     2 15.38   100.00