使用 lapply dplyr 计算数据框中每一列的模式答案

【问题标题】：Calculate mode for each column in dataframe using lapply dplyr使用 lapply dplyr 计算数据框中每一列的模式
【发布时间】：2018-08-30 15:12:08
【问题描述】：

我正在尝试创建一个函数，该函数基本上可以让我获得 MODE...或 MODE-X（第 2-X 个最常见的值 & 以及数据框中每一列的相关计数。

我无法弄清楚我可能缺少什么，我正在寻求帮助？我相信这与将变量传入 dplyr 函数有关。

library(tidyverse)


myfunct_get_mode = function(x, rank=1){

  mytable = dplyr::count(rlang::sym(x), sort = TRUE)
  names(mytable)= c('variable','counts')
  # return just the rank specified...such as mode or mode -1, etc
  result = table %>% dplyr::slice(rlang::sym(rank))
  return(result)
}

mtcars %>% lapply(. %>% (function(x) myfunct_get_mode(x, rank=2)))

【问题讨论】：

你的函数在这里抛出一个错误：“只有字符串可以转换为符号”
你需要!!来评估

标签： r function dplyr lapply

【解决方案1】：

你的函数有一些问题：

您的函数调用没有按照您的想法进行。检查mtcars %>% lapply(. %>% (function(x) print(x)))，实际上您的x 是mtcars 的整列。要获取列的名称，请将该函数应用于names(mtcars)。但是您还必须指定您正在处理的数据框。
要评估您从sym 获得的符号，您需要在rlang::sym(x) 前面使用!!。
rank 不是变量名，因此这里不需要rlang::sym。
table 应该是 mytable 在函数的倒数第二行。

那么它是如何工作的（尽管可能有更好的方法）：

myfunct_get_mode = function(df, x, rank=1){

  mytable = count(df, !!rlang::sym(x), sort = TRUE)
  names(mytable)= c('variable','counts')
  # return just the rank specified...such as mode or mode -1, etc
  result = mytable %>% slice(rank)
  return(result)
}

names(mtcars) %>% lapply(function(x) myfunct_get_mode(mtcars, x, rank=2))

【讨论】：

【解决方案2】：

如果我们在list 中需要这个，我们可以使用map

f1 <- function(dat, rank = 1) {
        purrr::imap(dat, ~
                         dat %>%
                            count(!! rlang::sym(.y)) %>%
                            rename_all(~ c('variable', 'counts')) %>%
                            arrange(desc(counts)) %>%
                            slice(seq_len(rank))) #%>%
        #bind_cols - convert to a data.frame

}

f1(mtcars, 2)

【讨论】：