具有dplyr、tidyr和ggplot的函数

我如何制作一个函数来获取一列并在dplyr、tidyr和ggplot中使用它

df <- data.frame(date_col = c(1,1,2,2,3,4,4,5,5), 
                 col_a = c('a','b','a','b','a','a','b','a','b'),
                 val_col = runif(9))

dplyr和ggplot调用在下面概述的代码中工作。但是

complete

调用应该如何编写呢？还是应该使用

完成

有没有更规范的方法来做这件事

plot_nice_chart <- function(df, param_col) {

  enq_param_col <- enquo(param_col)
  str_param_col <- deparse(substitute(param_col))


  # aggregate data based on group_by_col, 
  # explicitly fill in NA's for missing to avoid interpolation
  df %>% 
     group_by(!!enq_param_col, date_col) %>%
     summarise(val_col = sum(val_col)) %>%
     complete(<what-should-be-here?>, date_col) %>%
     ggplot(aes_string("date_col", "val_col", color = str_param_col)) +
        geom_line()
}

---

plot\u nice\u charttidyr的开发版本，tidyr\u 0.6.3.9000，现在使用
tidyeval
，因此如果您想更新到该版本，可以使用
如您在
分组依据中所做的那样

plot_nice_chart <- function(df, param_col) {

     enq_param_col <- enquo(param_col)
     str_param_col <- deparse(substitute(param_col))
     str_param_col
     df %>%
          group_by(!!enq_param_col, date_col) %>%
          summarise(val_col = sum(val_col)) %>%
          ungroup() %>%
          complete(!!enq_param_col, date_col) %>%
          ggplot(aes_string("date_col", "val_col", color = str_param_col)) +
          geom_line()
}

您能给出一些示例数据吗？看起来您并没有将任何函数参数传递给
complete
，所以看起来事情应该按原样进行。该功能是否不起作用？应该用什么来替换以完成group_by_col和date_col组合中任何缺失的级别谢谢。使用
c
将字符串参数包装到向量中是可行的。但是为什么呢？@Rickard我相信
cols
参数需要一个字符向量，就像
gather\u cols
一样。如果我现在想将这个函数与另一个函数一起使用。我应该如何进行？e、 g.c（“col_a”、“col_b”、“col_c”）%%>%步行（~plot_nice_chart（df，）给我提供了“column
未知”这可能与
deparse（替换（））有关
或者purrr是如何工作的。试着问一个新问题来解决这个新问题。你可能会发现在
tidyeval
@Rickard中工作更容易获得tidyr的开发版本，如果你已经切换到使用字符串作为输入，你将需要使用dplyr的
rlang:：sym
，但是可以直接使用
aes\u stri的字符串ng
和
完成
（即，您不需要
deparse（substitute（））
）。
plot_nice_chart <- function(df, param_col) {

     enq_param_col <- enquo(param_col)
     str_param_col <- deparse(substitute(param_col))
     str_param_col
     df %>%
          group_by(!!enq_param_col, date_col) %>%
          summarise(val_col = sum(val_col)) %>%
          ungroup() %>%
          complete(!!enq_param_col, date_col) %>%
          ggplot(aes_string("date_col", "val_col", color = str_param_col)) +
          geom_line()
}

plot_nice_chart <- function(df, param_col) {

     enq_param_col <- enquo(param_col)
     str_param_col <- deparse(substitute(param_col))

     df %>%
          group_by(!!enq_param_col, date_col) %>%
          summarise(val_col = sum(val_col)) %>%
          ungroup() %>%
          complete_( c(str_param_col, "date_col") ) %>%
          ggplot(aes_string("date_col", "val_col", color = str_param_col)) +
          geom_line()
}