使用标准评估整理 Chisq.Test 输出的功能答案

【问题标题】：Function for Tidying Chisq.Test Output with Standard Evaluation使用标准评估整理 Chisq.Test 输出的功能
【发布时间】：2017-02-23 04:43:50
【问题描述】：

library(ggmosaic)
library(purrr)
library(dplyr)
library(tibble)
library(tidyr)
library(broom)

此问题是对 Jake Kaupp 提供的先前答案的扩展（下面的链接）。

Function for Tidy chisq.test Output for Visualizing or Filtering P-Values

我想将下面的代码转换为使用标准评估的函数，以便我可以跨不同变量创建整齐的 chisq.test 结果。下面的代码在地图行中使用“happy$happy”来查找“happy”变量和其他分类变量之间的关联。该函数允许我将“快乐”更改为另一个变量，例如“健康”或“婚姻”。

我还想在函数中包含最后一个“unnest”行，以便它返回整洁的 chisq.test 结果。

df <- happy %>%
select(-id,-year,-age,-wtssall)  %>%
map(~chisq.test(.x,happy$happy))%>%
tibble(names=names(.),data=.) %>%
mutate(stats=map(data,tidy))

unnest(df,stats)

【问题讨论】：

我尝试过类似 - Fun%select(-id,-year,-age,-wtssall)%>%map(~chisq.test(. x, Var)%>%tibble(names=names(.),data=.)%>%mutate(stats=map(data,tidy))。我还是标准评估的新手，不知道如何处理purrr::map 函数与 SE 以及“happy$happy”部分一起使用？我在此评论中尝试了示例的变体，但无法正常工作。我知道 dplyr 动词有 SE 版本，但不确定地图还是小标题？
当我之前将 SE 与 tidyr 和 dplyr 一起使用时，我使用了 SE 动词，例如，gather 变成了gather_，count 变成了 count_，等等，并为动态变量使用了引号。但是对于这个问题，我不太确定 map 和 tibble 作为 SE，或者在哪里或引用什么？
对于第一条评论，我是想写这个...我忘记了 { } Fun%select(-id,-year,-age,- wtssall)%>%map(~chisq.test(.x, Var)%>%tibble(names=names(.),data=.)%>%mutate(stats=map(data,tidy))}.
将您尝试的内容添加到问题中。作为评论无法阅读。

标签： r purrr tidyverse

【解决方案1】：

您可以将happy$happy 替换为happy[,"happy"]，这样您可以：

chifun <- function(var) {
       df <- happy %>% select(-id,-year,-age,-wtssall)%>%
                map(~chisq.test(.x,happy[,var]))%>%
                tibble(names=names(.),data=.)%>%
                mutate(stats=map(data,tidy)) %>% unnest(stats)
       return(df)
}

chifun("happy")

【讨论】：

谢谢，看来赏金是你的。我已经习惯了使用“$”，以至于忘记了“[]”。我有一个问题，为什么我不必在这个函数中使用任何标准评估？在以前的函数中，我不得不使用动词的 SE 版本，例如“gather_”或“count_”，以及引号等。为什么在这个例子中这些都不是必需的？
这是因为您没有将任何列名作为字符串传递给任何 tidyverse 函数。
另外，我注意到您使用了“df
最后，最后一个问题比较大，所以如果你想让我为它创建一个新问题，这样你就可以因为提供答案而获得荣誉，请告诉我，但我会在这里包含它无论如何在评论中。我如何使用“return”返回两件事——整洁的小标题和情节？此代码不起作用： hifun%select(-id,-year,-age,-wtssall)%>% + map(~chisq.test(.x ,happy[,var]))%>% + tibble(names=names(.),data=.)%>% + mutate(stats=map(data,tidy))%>%unnest(stats) + GG
Chifun%select(-id,-year,-age,-wtssall)%>% map(~chisq.test(.x, happy[,var]))%>% tibble(names=names(.),data=.)%>% mutate(stats=map(data,tidy))%>%unnest(stats) GG