如何使用 dplyr 参数化变量名

Question

如果我的标题不是很好，我很抱歉，如果有人有更好的，请改进它。

我目前正在努力使用新的 dplyr 0.7，它可以使用 dplyr 在我自己的函数中使用变量。我不知道我的尝试是不可能的，还是我用错了方法。

我有一个简单的数据框，每家公司一行，每家公司都有一堆 2015 年和 2014 年的变量：

evo <- data.frame(id=1:5,
              CA2015 = c(1200,1500,1550,200,0),
              CA2014 = c(800,50,654,8555,0),
              VA2015 = c(6984,6588,633,355,84),
              VA2014 = c(35,358,358,1331,86))

我希望能够为我的每个变量创建一个“evo”变量，它基本上是 2015 年的值减去 2013 年的值。

在我的示例中，我想得到一个名为 evoCA 的变量，它等于 CA2015 - CA2014，以及一个名为 evoVA 的变量，它等于 VA2015 - VA2014。

（基本上：

evo %>%
  mutate(evoCA= CA2015 - CA2014,
     evoVA = VA2015 - VA2014)

)

所以我尝试创建一个函数，将我想要比较的变量的名称作为参数，但我无法使其工作。这是我能做的最好的：

addEvo <- function(table,var,var2014,var2015) {
var <- enquo(var)
var2014 <- enquo(var2014)
var2015 <- enquo(var2015)
evoName <- paste0("evo",var)[2]
table %>%
 mutate(!!evoNom := (!!var2015) - (!!var2013)) %>%
  return()

}

但这不是很干净，因为我不仅要传递变量名，还要传递带有后缀的变量。

有什么办法让它变得更好吗？

Answer 1

这是一个不需要编写新函数的解决方案：

library(dplyr)
evo <- data.frame(id=1:5,
                  CA2015 = c(1200,1500,1550,200,0),
                  CA2014 = c(800,50,654,8555,0),
                  VA2015 = c(6984,6588,633,355,84),
                  VA2014 = c(35,358,358,1331,86))

# This creates two dataframes with the same properties and two diff years
evo2014 <- evo %>%
  select(contains("2014"))
evo2015 <- evo %>%
  select(contains("2015"))

# If both have the same amount of columns make a matrix subtraction and obtain the difference. Then bind the difference dataframe to the original df
if (ncol(evo2014) == ncol(evo2015)) {
  evodiff <- as.matrix(evo2015 - evo2014)
  varnames <- substr(colnames(evo2014), 1, 2)
  colnames(evodiff) <- paste0("evo", varnames)
  evo <- bind_cols(evo, as.data.frame(evodiff))
}
evo
#>   id CA2015 CA2014 VA2015 VA2014 evoCA evoVA
#> 1  1   1200    800   6984     35   400  6949
#> 2  2   1500     50   6588    358  1450  6230
#> 3  3   1550    654    633    358   896   275
#> 4  4    200   8555    355   1331 -8355  -976
#> 5  5      0      0     84     86     0    -2

Answer 2

使用tidyr，您可以将数据转换为更整洁的数据。

如果年份总是相同的两年并且前缀总是在年份之前，则可以添加您想要的所有列：

evo <- data.frame(id=1:5,
                  CA2015 = c(1200,1500,1550,200,0),
                  CA2014 = c(800,50,654,8555,0),
                  VA2015 = c(6984,6588,633,355,84),
                  VA2014 = c(35,358,358,1331,86))
library(dplyr, warn.conflicts = F)
library(tidyr, warn.conflicts = F)
evo %>%
  gather(key = "type", value = "value", -id) %>%
  separate(type, c("prefix", "year"), sep = -5) %>%
  spread(year, value) %>%
  mutate(evo = `2015` - `2014`) %>%
  gather(key = "key", value = "value", -(id:prefix)) %>%
  unite("type", prefix:key, sep = "") %>%
  spread(type, value) %>%
  select(id, ends_with("2015"), ends_with("2014"), ends_with("evo"))
#>   id CA2015 VA2015 CA2014 VA2014 CAevo VAevo
#> 1  1   1200   6984    800     35   400  6949
#> 2  2   1500   6588     50    358  1450  6230
#> 3  3   1550    633    654    358   896   275
#> 4  4    200    355   8555   1331 -8355  -976
#> 5  5      0     84      0     86     0    -2

如果这两年与 2014 年和 2015 年不同，你也可以做一个函数。