使用dplyr函数迭代字符向量中的值

我有几个变量（

id.type

和

id.subtype

，在本例中），我想使用

dplyr

包检查tible

all.snags

中的不同值。我希望将它们分类，并在控制台中打印出所有值（TIBLE通常只打印前10个）。输出将等效于以下代码：

distinct(all.snags,id.type)  %>% arrange(id.type) %>% print(n = Inf)
distinct(all.snags,id.subtype) %>% arrange(id.subtype) %>% print(n = Inf)

我认为通过循环向量中的值可以更好地实现这一点，但我无法让它工作

distinct.vars  <- c("id.type","id.subtype")
for (i in distinct.vars) {
    distinct(all.snags,distinct.vars[i]) %>% 
    arrange(distinct.vars[i]) %>% 
    print(n = Inf)
}

distinct.vars%
排列（不同的.vars[i]）%>%
打印（n=Inf）
}

我认为这个功能正是您想要的：

library(dplyr)

df = iris

print_distinct = function(df, columns) {
  for (c in columns) {
    print(df %>% distinct_(c) %>% arrange_(c))
  }
}

print_distinct(df, c("Sepal.Length", "Sepal.Width"))

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我不明白。你写的前两行代码似乎做了你想做的事情，那么问题是什么？如果代码只写一次，并且可以向现有的字符向量添加额外的变量，那么它的可伸缩性就更大了。听起来你想要一个函数吗？这很有效，除了我想单独查看每一列，而不是一起查看。