功能失调....dplyr 在自定义函数中没有运行函数

Question

对于我的研究，我 assemble 各种大小（100 到 50000 行）和复杂性（2 到 6 个分组变量）的数据集，但经常对所有数据集进行相同的计算。我经常编写特定于每个数据集的 R 代码，但这变得非常耗时。现在我正在尝试编写灵活的函数来执行计算。我对包 dplyr 感到满意，但在将 dplyrs 函数合并到我的自定义函数中时遇到了问题。欢迎任何一般性建议，但以下是我目前的问题。

我试图让这个例子尽可能真实，所以我希望这个例子清楚地阐明了我当前的问题。我正在尝试将具有 4 个分组变量的 DATA 提供给一个函数，该函数计算每个 TAXA、GENUS、HABITAT 和 DATE 的平均值。然后我需要在每个 TAXA 和 GENUS 中排列 DATES 的函数。我下面的函数抛出各种错误。我已经包含了所需的 RESULT。在此先感谢您的帮助和建议。

DATA
 DATE   HABITAT TAXA    GENUS   1   2
06/30/13    Pool    51  A   10  10
06/30/13    Pool    51  A   4   4
06/30/13    Riff    51  A   1   1
06/30/13    Riff    51  A   3   3
07/27/13    Pool    51  A   10  10
07/27/13    Pool    51  A   4   4
07/27/13    Riff    51  A   1   1
07/27/13    Riff    51  A   3   3
06/30/13    Pool    43  B   10  10
06/30/13    Pool    43  B   4   4
06/30/13    Riff    43  B   1   1
06/30/13    Riff    43  B   3   3
07/27/13    Pool    43  B   10  10
07/27/13    Pool    43  B   4   4
07/27/13    Riff    43  B   1   1
07/27/13    Riff    43  B   3   3

不同的分组变量。我的想法是在代码的开头设置这些通用分组向量，然后将它们提供给函数。这些通用分组变量中的变量数量将根据所分析的数据集而变化。例如，TAXA.INFO 可以包括 4 个分组#variables，并且可以有额外的 GROUP.2 和 GROUP.3。

library(dplyr)
library(tidyr)
library(lubridate) 

TAXA.INFO = c("TAXA", "GENUS")
GROUP.1 = c("HABITAT")

PROD = c(TAXA.INFO, GROUP.1)
DATE = c("DATE")

AVERAGE.ABUNDANCE = function(x, y, z, a)
  {group_by_(x, y, z) %>%
     summarise_each(funs(mean)) %>%
     ungroup()%>%
     group_by_(a)%>%
     arrange(mdy(z))
  }

XX = AVERAGE.ABUNDANCE(DATA, PROD, DATE, TAXA.INFO)

RESULT
DATE    HABITAT TAXA    GENUS   1   2
06/30/13    Pool    51  A   7   7
06/30/13    Riff    51  A   2   2
07/27/13    Pool    51  A   7   7
07/27/13    Riff    51  A   2   2
06/30/13    Pool    43  B   7   7
06/30/13    Riff    43  B   2   2
07/27/13    Pool    43  B   7   7
07/27/13    Riff    43  B   2   2

Answer 1

看来您的问题出在 arrange(mdy(z)) 部分。您需要注意哪些值是字符向量，哪些是可以在数据框上下文中评估的正确符号。您可以考虑将函数更改为

AVERAGE.ABUNDANCE = function(x, y, z, a) {
     group_by_(x, .dots=c(y, z)) %>%
     summarise_each(funs(mean)) %>%
     ungroup()%>%
     group_by_(.dots=a)%>%
     arrange_(.dots=lazyeval::interp(~mdy(x), x=as.name(z)))
  }

然后这有效

AVERAGE.ABUNDANCE(DATA, PROD, DATE, TAXA.INFO)
#   TAXA GENUS HABITAT     DATE X1 X2
# 1   43     B    Pool 06/30/13  7  7
# 2   43     B    Riff 06/30/13  2  2
# 3   43     B    Pool 07/27/13  7  7
# 4   43     B    Riff 07/27/13  2  2
# 5   51     A    Pool 06/30/13  7  7
# 6   51     A    Riff 06/30/13  2  2
# 7   51     A    Pool 07/27/13  7  7
# 8   51     A    Riff 07/27/13  2  2

功能失调....dplyr 在自定义函数中没有 运行 函数

Dysfunctional....dplyr functions not running in custom function

r

function

dplyr

功能失调....dplyr 在自定义函数中没有运行函数