如何在r中的函数定义中正确使用dplyr谓词？

我想在我的函数中使用

dplyr中的
filter
和
summary
。如果没有函数，它的工作原理如下：

library(dplyr)
> Orange %>% 
+     filter(Tree==1) %>% 
+     summarise(age_max = max(age))
  age_max
1    1582  

df.maker <- function(df, plant, Age){

  require(dplyr)

  dfo <- df %>% 
    filter_(plant==1) %>% 
    summarise_(age_max = ~max(Age))

  return(dfo)
} 

df.maker <- function(df, plant, Age){

  require(dplyr)

  dfo <- df %>% 
    #filter_(plant==1) %>% 
    summarise_(age_max = lazyeval::interp(~max(x),
                                          x = as.name(Age)))

  return(dfo)
}  

> df.maker(Orange, Tree, age)
 Error in as.name(Age) : object 'age' not found 

我想在函数中执行相同的操作，但以下操作失败：

## Function definition:

df.maker <- function(df, plant, Age){

  require(dplyr)

  dfo <- df %>% 
    filter(plant==1) %>% 
    summarise(age_max = max(Age))

  return(dfo)
}

## Use:
> df.maker(Orange, Tree, age)

 Rerun with Debug
 Error in as.lazy_dots(list(...)) : object 'Tree' not found

函数定义：
df.maker%
总结（年龄=最大年龄）
返回（dfo）
}
##使用：
>df.maker（橙色、树木、年龄）
使用调试重新运行
as.lazy_点（列表（…）中出错：找不到对象“树”

我知道以前也有人问过类似的问题。我还浏览了一些相关链接，如和。但是我不能完全理解NSE和SE的概念。我尝试了以下几点：

library(dplyr)
> Orange %>% 
+     filter(Tree==1) %>% 
+     summarise(age_max = max(age))
  age_max
1    1582  

df.maker <- function(df, plant, Age){

  require(dplyr)

  dfo <- df %>% 
    filter_(plant==1) %>% 
    summarise_(age_max = ~max(Age))

  return(dfo)
} 

df.maker <- function(df, plant, Age){

  require(dplyr)

  dfo <- df %>% 
    #filter_(plant==1) %>% 
    summarise_(age_max = lazyeval::interp(~max(x),
                                          x = as.name(Age)))

  return(dfo)
}  

> df.maker(Orange, Tree, age)
 Error in as.name(Age) : object 'age' not found 

df.maker%
总结u（年龄u max=~max（年龄））
返回（dfo）
} 

但是得到同样的错误。请帮我了解发生了什么事。我怎样才能正确地创建我的函数？谢谢

编辑：
我还尝试了以下方法：

library(dplyr)
> Orange %>% 
+     filter(Tree==1) %>% 
+     summarise(age_max = max(age))
  age_max
1    1582  

df.maker <- function(df, plant, Age){

  require(dplyr)

  dfo <- df %>% 
    filter_(plant==1) %>% 
    summarise_(age_max = ~max(Age))

  return(dfo)
} 

df.maker <- function(df, plant, Age){

  require(dplyr)

  dfo <- df %>% 
    #filter_(plant==1) %>% 
    summarise_(age_max = lazyeval::interp(~max(x),
                                          x = as.name(Age)))

  return(dfo)
}  

> df.maker(Orange, Tree, age)
 Error in as.name(Age) : object 'age' not found 

df.maker%
总结（年龄）max=lazyeval:：interp（~max（x），
x=as.name（年龄）））
返回（dfo）
}  
>df.maker（橙色、树木、年龄）
as.name（Age）中出错：找不到对象“Age”

提供字符参数并将

用作.name

：

df.maker1 <- function(d, plant, Age){
  require(dplyr)
  dfo <- d %>% 
    filter_(lazyeval::interp(~x == 1, x = as.name(plant))) %>% 
    summarise_(age_max = lazyeval::interp(~max(x), x = as.name(Age)))
  return(dfo)
}  
df.maker1(Orange, 'Tree', 'age')

或者使用

替换

捕获参数：

df.maker2 <- function(d, plant, Age){
  require(dplyr)
  plant <- substitute(plant)
  Age <- substitute(Age)

  dfo <- d %>% 
    filter_(lazyeval::interp(~x == 1, x = plant)) %>% 
    summarise_(age_max = lazyeval::interp(~max(x), x = Age))
  return(dfo)
}  
df.maker2(Orange, Tree, age)

---

回答你的问题了吗？@Axeman，我试过了，如我的编辑所示。但它仍然不起作用。我认为这与环境有关。非常感谢！我不知道

substitute（）

。