使用enquo（）以dplyr语法编写可管道函数，不返回预期输出

我们不能将

char\u col

对象作为列名分配给

mutate

。它需要评估。

char\u col

是一个

quosure

对象，可以转换为

character

（

quo\u name（char\u col）

）或

symbol

，在计算（

！！

）时，它将分配（

：=

）正确的列名

iris %>% 
  as.tibble() %>% 
  mutate(Species = str_c(Species, ' species')) %>% 
  select(Species) %>% 
  mutate(Species = str_remove_all(Species, '[[:punct:]]')) %>% 
  mutate(Species = str_split(Species, ' ')) %>% 
  separate(Species, into = paste0('col', 1:30), fill = 'right') %>% 
  select(-col1) %>% 
  gather(value = word) %>% 
  select(word) %>% 
  remove_empty(c('rows')) %>%
  filter(word != '') %>% 
  mutate(word = str_to_lower(word)) %>% 
  group_by(word) %>% 
  summarize(freq = n()) %>% 
  arrange(desc(freq)) 

字数%
突变（！！char\u colC:=str\u split（！！char\u col，））%>%
分离（char_colC，into=paste0（'col'，1:30），fill='right'）%>%
选择（-col1）%>%
聚集（值=字）%>%
选择（单词）%%>%
删除空（c（'行'））%>%
过滤器（字！=''）%>%
变异（word=str_到较低的（word））%>%
分组依据（字）%>%
汇总（freq=n（））%>%
排列（描述（频率））
}
出局2%
as.tible（）%>%
突变（物种=str_c（物种，'物种'））%>%
字数（种类）

-在不使用函数的情况下检查输出

 word_count <- function(data, char_col) {
  char_col <- enquo(char_col)
  char_colC <- quo_name(char_col)

  data %>% 
    select(!!char_col) %>% 
    mutate(!!char_colC := str_remove_all(!!char_col, '[[:punct:]]')) %>% 
    mutate(!!char_colC := str_split(!!char_col, ' ')) %>% 
    separate(char_colC, into = paste0('col', 1:30), fill = 'right') %>%
    select(-col1) %>% 
    gather(value = word) %>% 
    select(word) %>% 
    remove_empty(c('rows')) %>%
    filter(word != '') %>% 
    mutate(word = str_to_lower(word)) %>% 
    group_by(word) %>% 
    summarize(freq = n()) %>% 
    arrange(desc(freq))
}

out2 <- iris %>%
           as.tibble() %>%
           mutate(Species =str_c(Species, ' species')) %>%
           word_count(Species)

out1%
as.tible（）%>%
突变（物种=str_c（物种，'物种'））%>%
选择（物种）%>%
突变（物种=str_移除所有物种，[:punct:]'））%>%
突变（物种=str_分裂（物种，）%%
分离（物种，进入=0（'col'，1:30），填充='right'）%>%
选择（-col1）%>%
聚集（值=字）%>%
选择（单词）%%>%
删除空（c（'行'））%>%
过滤器（字！=''）%>%
变异（word=str_到较低的（word））%>%
分组依据（字）%>%
汇总（freq=n（））%>%
排列（描述（频率））
相同（out1、out2）
#[1] 真的

请添加

库（看门人）

当我在remove\u empty（，c（“行”）中发现

错误时：找不到函数“remove\u empty”

就可以了，忘记了那个函数。谢谢谢谢一个半相关的问题。如何编写检查数据$char\u col是否为字符向量的错误消息？@ChristopherPerata您可以使用

summary\u if/mutate\u if

检查要更改的列是否为字符向量。如果您想得到一些错误消息，那么您可以检查

可能

我在函数中添加了'select_If（is.character）%%>%'，然后将其包装在可能（）中。谢谢

 word_count <- function(data, char_col) {
  char_col <- enquo(char_col)
  char_colC <- quo_name(char_col)

  data %>% 
    select(!!char_col) %>% 
    mutate(!!char_colC := str_remove_all(!!char_col, '[[:punct:]]')) %>% 
    mutate(!!char_colC := str_split(!!char_col, ' ')) %>% 
    separate(char_colC, into = paste0('col', 1:30), fill = 'right') %>%
    select(-col1) %>% 
    gather(value = word) %>% 
    select(word) %>% 
    remove_empty(c('rows')) %>%
    filter(word != '') %>% 
    mutate(word = str_to_lower(word)) %>% 
    group_by(word) %>% 
    summarize(freq = n()) %>% 
    arrange(desc(freq))
}

out2 <- iris %>%
           as.tibble() %>%
           mutate(Species =str_c(Species, ' species')) %>%
           word_count(Species)

out1 <- iris %>% 
          as.tibble() %>% 
          mutate(Species = str_c(Species, ' species')) %>% 
          select(Species) %>% 
          mutate(Species = str_remove_all(Species, '[[:punct:]]')) %>% 
          mutate(Species = str_split(Species, ' ')) %>% 
          separate(Species, into = paste0('col', 1:30), fill = 'right') %>% 
          select(-col1) %>% 
          gather(value = word) %>% 
          select(word) %>% 
          remove_empty(c('rows')) %>%
          filter(word != '') %>% 
          mutate(word = str_to_lower(word)) %>% 
          group_by(word) %>% 
          summarize(freq = n()) %>% 
          arrange(desc(freq)) 


identical(out1, out2)
#[1] TRUE