如何將列名傳遞給函數

Question

我編寫了一個函數，進行了一些分析，包括使用NPS軟件包計算稱為“ 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')

這將返回所有變量級別的NA 。

現在，dplyr函數可以處理以字符形式傳遞給x的方法（即，我在這里使用的_版本），但是nps函數沒有。 我還嘗試將分數列傳遞為nps(.[[score]])但這會返回整個列的NPS，並且不會按group_by級別對其進行細分。

Answer 1

您可以使用rlang包，然后用!!括起來！

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

這是因為未正確評估函數的輸入-

（請注意，此處實現該方法的方法將起作用，無論您輸入的是裸表達式x = x還是字符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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