使用 dplyr 编写函数时的延迟评估

Question

我想使用 dplyr 函数编写一个函数来输出 z 中的每个元素有多少个唯一元组 (z, y)。该函数看起来像这样

library(tidyverse)

data <- data_frame(z = rep(c('a', 'b'), 50), 
       y = sample(letters[13:18], size = 100, T))

foo1 <- function(data, x, n){

  library(lazyeval)
  data %>%
    group_by_(lazy(n, x)) %>%
    filter(row_number() == 1) %>%
    ungroup() %>% 
    group_by_(lazy(x)) %>%
    summarise(nr_x = n()) %>%
    arrange(desc(nr_x))

}

foo1(data, x = z, n = y)

但我收到以下错误：

Error in as.lazy_dots(list(...)) : object 'z' not found

这个更简单的函数，看起来与前面的非常相似，但工作正常。

foo <- function(data, x, n){

  library(lazyeval)
  data %>%
    group_by_(lazy(n, x)) %>%
    summarise(n = n())
}

有什么解决办法吗？

Answer 1

8 个月后回到这个问题，我没有得到我以前在运行 foo1 时得到的错误。不知道为什么。

但我决定使用更新的 tidyeval 方法来解决这个问题。以下对我来说很好用：

library(tidyverse)

data <- data_frame(z = rep(c('a', 'b'), 50), 
   y = sample(letters[13:18], size = 100, T))

foo_tidyeval <- function(data, x, n){
  x <- enquo(x)
  n <- enquo(n)

  data %>%
    group_by(!!n, !!x) %>%
    filter(row_number() == 1) %>%
    ungroup() %>% 
    group_by_(x) %>%
    summarise(nr_x = n()) %>%
    arrange(desc(nr_x))
}

foo_tidyeval(data, x = z, n = y)

使用 dplyr 编写函数时的延迟评估

Lazy evaluation when writing functions with dplyr

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lazy-evaluation

dplyr