如何在R中将函数参数与group_by结合起来

发布于09月19日

我想将GROUP_BY()函数与我的定制函数一起使用，但是GROUP_BY中的列名将在我的函数参数中定义.

请看我的数据的假设示例:

data <- data.frame(ind = rep(c("A", "B", "C"), 4),
                   gender = rep(c("F", "M"), each = 6), 
                   value = sample(1:100, 12))

这就是我想要的结果:

result <- data %>%
   group_by(ind, gender) %>%
   mutate(value = mean(value)) %>%
   distinct()

这就是我试图让我的功能发挥作用的方式:

myFunction <- function(data, set_group, variable){
   result <- data %>%
      group_by(get(set_group)) %>%
      mutate(across(all_of(variable), ~ mean(.x, na.rm = TRUE))) %>%
      distinct()
}

result3 <- myFunction(data, set_group = c("ind", "gender"), variable = c("value"))
result3

我希望允许用户根据需要定义尽可能多的set_group和变量.我try 在GROUP_BY中使用get()函数、all_of()函数和mget()函数，但都不起作用. 有人知道我该怎么编码吗？

谢谢!

myFunction <- function(data, set_group, variable){ data %>% group_by(across(all_of(set_group))) %>% mutate(across(all_of(variable), ~ mean(.x, na.rm = TRUE))) %>% ungroup %>% distinct() }

> myFunction(data, set_group = c("ind", "gender"), variable = c("value")) # A tibble: 6 × 3 ind gender value <chr> <chr> <dbl> 1 A F 43.5 2 B F 87.5 3 C F 67.5 4 A M 13 5 B M 43.5 6 C M 37.5

myFunction <- function(data, set_group, variable){ data %>% group_by(!!! rlang::syms(set_group)) %>% mutate(across(all_of(variable), ~ mean(.x, na.rm = TRUE))) %>% ungroup %>% distinct() }

> myFunction(data, set_group = c("ind", "gender"), variable = c("value")) # A tibble: 6 × 3 ind gender value <chr> <chr> <dbl> 1 A F 43.5 2 B F 87.5 3 C F 67.5 4 A M 13 5 B M 43.5 6 C M 37.5

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