dplyr summarise_的非标准评估导致不同的结果答案

【问题标题】：Non standard evaluation of dplyr summarise_ leads to different resultsdplyr summarise_的非标准评估导致不同的结果
【发布时间】：2015-09-01 20:36:55
【问题描述】：

我想在我的函数中调用dplyr 包中的summarise_，这是我尝试过的，但我对mean 和median 函数有所不同，我的方法有什么问题？

library(dplyr)
df <- data.frame(A=c(1,2,3))
getMean <- function(df, col) {
  col <- as.symbol(col)
  df %>%
    summarise_(Mean = ~mean(col))
}

getMedian <- function(df, col) {
  col <- as.symbol(col)
  df %>%
    summarise_(Median = ~median(col))
}

getMean(df, 'A')
   Mean
1    2

getMedian(df, 'A')
Error: object 'A' not found

【问题讨论】：

median 与 mean 的处理方式不同的原因是 mean（以及 sum、min、max、var 和 sd） summarise 操作将它们视为特殊情况，该操作为它们中的每一个调用一个 C++ 快捷方式。您可以找到该函数列表here。

标签： r dplyr

【解决方案1】：

我们可以使用lazyeval

library(lazyeval)
library(dplyr)
getMedian <- function(df, col) {
          df %>%
           summarise_(.dots= list(Median=interp(~median(v), v= as.name(col))))
    }

getMedian(df, 'A')
#  Median
#1      2

我们可以使用单个函数来执行mean、median 等，通过使用函数名称作为参数。

getFun <- function(df, col, func) {
      FUN <- match.fun(func)
      nm1 <- sub('^(.)', '\\U\\1', substitute(func), perl=TRUE)
      df %>%
        summarise_(interp(~FUN(v), v= as.name(col)))%>%
        setNames(., nm1)
}

getFun(df, 'A', median)
#  Median
#1      2
getFun(df, 'A', mean)
#  Mean
#1    2

getFun(df, 'A', var)
#  Var
#1   1

getFun(df, 'A', min)
#  Min
#1   1
getFun(df, 'A', max)
#  Max
#1   3

【讨论】：