将dplyr SE与ggplot2一起使用

我经常在包装函数中将

dplyr

与

ggplot2

结合起来进行分析。当我使用

tidyeval

进入新的NSE/SE范式v.0.7.1时，我正在努力让这种组合发挥作用。我发现，

ggplot

还不能理解无引号的quoser。以下操作不起作用：

example_func <- function(col) {
  col <- enquo(col)
  mtcars %>% count(!!col) %>% 
    ggplot(aes((!!col), n)) +
    geom_bar(stat = "identity")
}
example_func(cyl)
# Error in !col : invalid argument type

示例_func%
ggplot（aes（！！col），n））+
几何图形栏（stat=“identity”）
}
示例_func（气缸）
#错误！col:参数类型无效

我目前使用以下解决方法。但我想一定有更好的办法

example_func2 <- function(col) {
  col <- enquo(col)
  mtcars %>% count(!!col) %>% 
    ggplot(aes_string(rlang::quo_text(col), "n")) +
    geom_bar(stat = "identity")
}

示例\u func2%
ggplot（aes_字符串（rlang:：quo_文本（col），“n”））+
几何图形栏（stat=“identity”）
}

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请告诉我将这两者结合起来的最佳方式。谢谢

对此，似乎有两种思考方式

方法1：分离关注点。 我喜欢我的密谋和争吵分开。此外，您还可以命名您的组，这感觉是解决问题的最简单方法[尽管您确实取消了原始列名]。因此，解决你试图做的事情的一种方法是通过

library(tidyverse)

concern1_data <- function(df, col) {
  group <- enquo(col)
  df %>% 
    group_by(group = !!group) %>% 
    summarise(n = n())
}

concern2_plotting <- function(df){
  ggplot(data=df) +
    geom_bar(aes(group, n), stat = "identity")
}

mtcars %>% 
  concern1_data(am) %>% 
  concern2_plotting()

库（tidyverse）
关注1_数据%
总结（n=n（））
}
关注2_%
相关数据（am）%>%
concern2_绘图（）

这或多或少实现了您想要做的事情，并将关注点分开（值得一提）

方法2：接受并等待 问题是：tidyeval尚未在ggplot2中实现。 -科林·费伊

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我认为这是目前ggplot2中没有的支持，但我无法想象ggplot2不会获得此功能。只是还没到

如果您已经在处理Quosure，那么使用

aes\uu

更容易，它接受引用为公式的输入：

aes\uu（col，~n）

这段代码解决了您的问题：

library(tidyverse)
example_func <- function(col) {
  col <- enquo(col)
  mtcars %>% count(!!col) %>% 
    ggplot(aes_(col, ~n)) +
    geom_bar(stat = "identity")
}

example_func(cyl)

库（tidyverse）
示例_func%
ggplot（aes_uz（col，~n））+
几何图形栏（stat=“identity”）
}
示例_func（气缸）

如果它是一个字符串，你需要

aes_字符串

，那它有什么问题？它感觉像是一个大迂回，引用，然后使用quo_文本，然后使用aes_字符串。希望有一个更直接的解决方案。然而，当使用tidyeval时，我发现tidyeval很快就会出现在ggplot中。我喜欢您的两步方法，本例中唯一的缺点是您在绘图上丢失了列名，但这当然很容易修复。