如何将列名传递给函数

Question

我编写了一个函数，进行了一些分析，包括使用NPS软件包计算称为“ Net Promoter Score”的度量。

library(dplyr)
library(tidyr)
library(NPS)
df<-data.frame(score = sample(c(0:10),15,replace=TRUE),
           variable = sample(c('A', 'B', 'C'),15,replace=TRUE)
)
analyzer <- function(df,var, sco){
    df %>% group_by_(var) %>% transmute(n= nps(sco)) %>% unique()
}
analyzer(df,'variable','score')

这将返回所有变量级别的NA 。

现在，dplyr函数可以处理以字符形式传递给x的方法（即，我在这里使用的_版本），但是nps函数没有。 我还尝试将分数列传递为nps(.[[score]])但这会返回整个列的NPS，并且不会按group_by级别对其进行细分。

Answer 1

您可以使用rlang包，然后用!!括起来！

library(dplyr)
library(tidyr)
library(NPS)
library(rlang)

df<-data.frame(score = sample(c(0:10),15,replace=TRUE),
           variable = sample(c('A', 'B', 'C'),15,replace=TRUE)
)
analyzer <- function(df,var, sco){
    var <- rlang::enquo(var)
    sco <- rlang::enquo(sco)
    df %>% group_by(!!var) %>% transmute(n= nps(!!sco)) %>% unique()
}
analyzer(df, variable,score)

Answer 2

这是因为未正确评估函数的输入-

（请注意，此处实现该方法的方法将起作用，无论您输入的是裸表达式x = x还是字符x = "x" ）

library(dplyr)
library(tidyr)
library(NPS)
set.seed(123)

# data
df <- data.frame(score = sample(c(0:10), 15, replace = TRUE),
                 variable = sample(c('A', 'B', 'C'), 15, replace = TRUE))

# custom function
analyzer <- function(df, var, sco) {
  var <- rlang::ensym(var)
  sco <- rlang::ensym(sco)

  df <- df %>% 
    group_by(., !!rlang::enquo(var)) %>% 
    transmute(., n = NPS::nps(!!rlang::enquo(sco))) %>% 
    unique()

  return(df)
}

# using function
analyzer(df, 'variable', 'score')
#> # A tibble: 3 x 2
#> # Groups:   variable [3]
#>   variable      n
#>   <fct>     <dbl>
#> 1 C        -0.333
#> 2 A        -0.4  
#> 3 B        -0.25

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