R 变异每个非标准评估

在我的函数中加入dplyr函数真的很困难。我理解标准评估版本的

函数

后缀，但仍然存在问题，似乎尝试了

eval

粘贴

和

惰性

的所有组合

尝试将多个列除以组的控件的中间值。示例数据包括iris中名为“控制”的附加列，因此每个物种有40个“正常”，10个“控制”

data(iris)
control <- rep(c(rep("normal", 40), rep("control", 10)), 3)
iris$Control <- control

---

使用

funs\uuu

而不是

funs

我得到

错误：…：需要数字数据
如果您还没有，它可能会帮助您阅读标准评估的小插曲，尽管听起来其中一些可能很快就会改变

您的函数在
mutate\u each_uu
行中缺少使用包lazyeval中的
interp
。由于您正试图在
funs
中使用变量名（
Control
变量），因此在这种情况下，您需要
funs\uu
以及
interp
。请注意，在这种情况下，您根本不需要对每个对象进行
变异。如果在选择要变异的列时尝试使用列名而不是列号，则需要它

以下是函数中的行的外观，而不是现有的：

mutate_each(funs_(interp(~./median(.[x == control_val]), x = as.name(control_col))), 
                        num_cols)

norm_iris <- function(df, control_col, control_val, species, num_cols = 1:4){

out <- df %>%
    group_by_(species) %>% 
    mutate_each_(funs(./median(.[control_col == control])), num_cols)
    return(out)
}

norm_iris(iris, control_col = "Control", control_val = "control", species = "Species")

Error in UseMethod("as.lazy_dots") : 
no applicable method for 'as.lazy_dots' applied to an object of class "c('integer', 'numeric')"

mutate_each(funs_(interp(~./median(.[x == control_val]), x = as.name(control_col))), 
                        num_cols)