dplyr：如何在函数中使用 group_by

发布于02月17日

我想在另一个函数中使用dplyr::group_by函数，但我不知道如何将参数传递给这个函数.

有人能提供一个有效的例子吗？

library(dplyr)
data(iris)
iris %.% group_by(Species) %.% summarise(n = n()) # 
## Source: local data frame [3 x 2]
##      Species  n
## 1  virginica 50
## 2 versicolor 50
## 3     setosa 50

mytable0 <- function(x, ...) x %.% group_by(...) %.% summarise(n = n())
mytable0(iris, "Species") # OK
## Source: local data frame [3 x 2]
##      Species  n
## 1  virginica 50
## 2 versicolor 50
## 3     setosa 50

mytable1 <- function(x, key) x %.% group_by(as.name(key)) %.% summarise(n = n())
mytable1(iris, "Species") # Wrong!
# Error: unsupported type for column 'as.name(key)' (SYMSXP)

mytable2 <- function(x, key) x %.% group_by(key) %.% summarise(n = n())
mytable2(iris, "Species") # Wrong!
# Error: index out of bounds

推荐答案

对于编程，group_by_与group_by相对应:

library(dplyr)

mytable <- function(x, ...) x %>% group_by_(...) %>% summarise(n = n())
mytable(iris, "Species")
# or iris %>% mytable("Species")

它给出:

     Species  n
1     setosa 50
2 versicolor 50
3  virginica 50

Update在写这篇文章的时候，dplyr使用了%.%，这是上面最初使用的，但现在%>%更受欢迎，所以我们将上面的内容更改为保持相关性.

Update 2 Regroups现在不推荐使用，请改用groupby.

根据罗伯托的 comments ，在新版dplyr中，Update 3group_by_(list(...))现在变成group_by_(...).

Update 4在 comments 中增加了建议的微小变化.

Update 5:使用rlang/tidyeval，现在可以执行以下操作:

library(rlang)
mytable <- function(x, ...) {
  group_ <- syms(...)
  x %>% 
    group_by(!!!group_) %>% 
    summarise(n = n())
}
mytable(iris, "Species")

或通过Species次未判断，即没有报价:

library(rlang)
mytable <- function(x, ...) {
  group_ <- enquos(...)
  x %>% 
    group_by(!!!group_) %>% 
    summarise(n = n())
}
mytable(iris, Species)

Update 6:现在有一个{…}只有一个分组变量时使用的符号:

mytable <- function(x, group) {
  x %>% 
    group_by({{group}}) %>% 
    summarise(n = n())
}
mytable(iris, Species)

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