使用lapply dplyr計算數據幀中每一列的模式

Question

我正在嘗試創建一個函數，該函數從本質上為我提供MODE ...或MODE-X（第二至第X最常見的值＆以及數據幀中每一列的關聯計數。

我不知道自己可能會缺少什么，正在尋找幫助嗎？ 我相信這與將變量傳入dplyr函數有關。

library(tidyverse)


myfunct_get_mode = function(x, rank=1){

  mytable = dplyr::count(rlang::sym(x), sort = TRUE)
  names(mytable)= c('variable','counts')
  # return just the rank specified...such as mode or mode -1, etc
  result = table %>% dplyr::slice(rlang::sym(rank))
  return(result)
}

mtcars %>% lapply(. %>% (function(x) myfunct_get_mode(x, rank=2)))

Answer 1

您的功能存在一些問題：

1. 您的函數調用沒有按照您的想法進行。 檢查mtcars %>% lapply(. %>% (function(x) print(x))) ，確保您的x實際上是mtcars的整個列。 要獲取列的名稱，請將函數應用於names(mtcars) 。 但是隨后，您還必須指定要處理的數據框。
2. 為了評估你得到一個象征sym需要從你使用!! 在rlang::sym(x)前面。
3. rank不是變量名，因此這里不需要rlang::sym 。
4. table應該在函數的倒數第二行是mytable 。

因此，它如何工作（盡管可能有更好的方法）：

myfunct_get_mode = function(df, x, rank=1){

  mytable = count(df, !!rlang::sym(x), sort = TRUE)
  names(mytable)= c('variable','counts')
  # return just the rank specified...such as mode or mode -1, etc
  result = mytable %>% slice(rank)
  return(result)
}

names(mtcars) %>% lapply(function(x) myfunct_get_mode(mtcars, x, rank=2))

Answer 2

如果我們需要list ，可以使用map

f1 <- function(dat, rank = 1) {
        purrr::imap(dat, ~
                         dat %>%
                            count(!! rlang::sym(.y)) %>%
                            rename_all(~ c('variable', 'counts')) %>%
                            arrange(desc(counts)) %>%
                            slice(seq_len(rank))) #%>%
        #bind_cols - convert to a data.frame

}

f1(mtcars, 2)