模拟R函数中的次参数

我希望创建一个函数，该函数接受（数据帧）变量列表作为其参数之一。我设法使它部分工作，但当我按/计数进入小组时，情况就不一样了。我该怎么做

## Works
f1 <- function(dfr, ..., split = NULL) {
  dots <- rlang::enquos(...)
  split <- rlang::enquos(split)
  dfr %>%
    select(!!!dots, !!!split) %>%
    gather('type', 'score', -c(!!!split))
}

## does not work
f2 <- function(dfr, ..., split = NULL) {
  dots <- rlang::enquos(...)
  split <- rlang::enquos(split)
  dfr %>%
    select(!!!dots, !!!split) %>%
    gather('type', 'score', -c(!!!split))
    count(!!!split, type, score)
  }

---

使用

f1（）

进行的这些调用都可以工作，但对于

f2

则没有任何命令可以工作。它们最终都会出现

错误！拆分：参数类型无效

。如果没有

split

参数，

f2（drat:qsec）

就不能（立即）工作，我对此并不感到惊讶，但是如何让第二个和第三个注释工作呢？

第二个函数的问题（尽管缺少管道）是

count（）

（或者更确切地说

groupby（）
count（）
）调用的

不支持tidyselect语法，因此您不能像使用

select（）

、

gather（）

等一样向它传递要拼接的列表。相反，一个选项是使用

group\u by\u at（）

和

add\u tally（）

。下面是该函数的一个稍加修改的版本：

library(dplyr)

f2 <- function(dfr, ..., split = NULL) {
  dfr %>%
    select(..., {{split}}) %>%
    gather('type', 'score', -{{split}}) %>%
    group_by_at(vars({{split}}, type, score)) %>% # could use `group_by_all()`
    add_tally()
}

mtcars %>% f2(drat:qsec)

# A tibble: 96 x 3
# Groups:   type, score [81]
   type  score     n
   <chr> <dbl> <int>
 1 drat   3.9      2
 2 drat   3.9      2
 3 drat   3.85     1
 4 drat   3.08     2
 5 drat   3.15     2
 6 drat   2.76     2
 7 drat   3.21     1
 8 drat   3.69     1
 9 drat   3.92     3
10 drat   3.92     3
# ... with 86 more rows

mtcars %>% f2(drat:qsec, split = c(gear, carb))

# A tibble: 96 x 5
# Groups:   gear, carb, type, score [89]
    gear  carb type  score     n
   <dbl> <dbl> <chr> <dbl> <int>
 1     4     4 drat   3.9      2
 2     4     4 drat   3.9      2
 3     4     1 drat   3.85     1
 4     3     1 drat   3.08     1
 5     3     2 drat   3.15     2
 6     3     1 drat   2.76     1
 7     3     4 drat   3.21     1
 8     4     2 drat   3.69     1
 9     4     2 drat   3.92     1
10     4     4 drat   3.92     2
# ... with 86 more rows

库（dplyr）
f2%
选择（…，{{split}}）%>%
聚集（'type'，'score'，-{{split}}）%>%
group_by_at（vars（{{split}，type，score））%>%#可以使用'group_by_all（）`
加上()
}
mtcars%>%f2（图纸：qsec）
#一个tibble:96x3
#分组：类型、分数[81]
类型分数n
1德拉特3.9 2
2德拉特3.9 2
3德拉特3.85 1
4德拉特3.08 2
5德拉特3.15 2
6德拉特2.76 2
7德拉特3.21 1
8德拉特3.69 1
9德拉特3.92 3
10德拉特3.92 3
# ... 还有86行
mtcars%>%f2（drat:qsec，分割=c（齿轮，carb））
#一个tibble:96x5
#分组：装备、碳水化合物、类型、分数[89]
齿轮carb型刻痕n
1 4 drat 3.9 2
2 4 drat 3.9 2
3.4.1德拉特3.85 1
4 3 1 drat 3.08 1
5 3 2德拉特3.15 2
6 3 1德拉特2.76 1
7 3 4 drat 3.21 1
8 4 2 drat 3.69 1
9 4 2 drat 3.92 1
10 4 drat 3.92 2
# ... 还有86行

谢谢，很有价值的例子@H 1，我花了比预期更多的精力将其翻译成我的真实例子，但最终成功了。

library(dplyr)

f2 <- function(dfr, ..., split = NULL) {
  dfr %>%
    select(..., {{split}}) %>%
    gather('type', 'score', -{{split}}) %>%
    group_by_at(vars({{split}}, type, score)) %>% # could use `group_by_all()`
    add_tally()
}

mtcars %>% f2(drat:qsec)

# A tibble: 96 x 3
# Groups:   type, score [81]
   type  score     n
   <chr> <dbl> <int>
 1 drat   3.9      2
 2 drat   3.9      2
 3 drat   3.85     1
 4 drat   3.08     2
 5 drat   3.15     2
 6 drat   2.76     2
 7 drat   3.21     1
 8 drat   3.69     1
 9 drat   3.92     3
10 drat   3.92     3
# ... with 86 more rows

mtcars %>% f2(drat:qsec, split = c(gear, carb))

# A tibble: 96 x 5
# Groups:   gear, carb, type, score [89]
    gear  carb type  score     n
   <dbl> <dbl> <chr> <dbl> <int>
 1     4     4 drat   3.9      2
 2     4     4 drat   3.9      2
 3     4     1 drat   3.85     1
 4     3     1 drat   3.08     1
 5     3     2 drat   3.15     2
 6     3     1 drat   2.76     1
 7     3     4 drat   3.21     1
 8     4     2 drat   3.69     1
 9     4     2 drat   3.92     1
10     4     4 drat   3.92     2
# ... with 86 more rows