在用户定义函数中使用特定列作为dplyr中的汇总函数

我有以下问题。我有一个数据集mtcars，我想写一个函数来总结给定的变量，例如mpg，因为另一个变量有一个特定的值，例如vs=1。我提供了一个代码，在这里我想总结一下给定vs=1的mpg，再总结一下给定am=1的mpg

NextMethod（“[”）中出错：未找到对象“vs”

f_1您可以使用curly-curly（
{{..}}
）：

库（dplyr）
f_1%
总结（p_1=平均值（{var}}[vs==1]，na.rm=TRUE），
p_2=平均值（{var}}[am==1]，na.rm=TRUE））
}
f_1（数据=mtcars，var=mpg）
#p_1 p_2
#1 24.55714 24.39231

f_1 <- function(data, var){
  
  # Quote the variable that we can use it's name
  var         <- enquo(var)
  
  data %>%
    summarize(p_1          = mean(!!var[vs  == 1], na.rm = TRUE),
              p_2          = mean(!!var[am  == 1], na.rm = TRUE))
}


f_1(data = mtcars, var = mpg)

library(dplyr)

f_1 <- function(data, var){
  data %>%
    summarize(p_1 = mean({{var}}[vs  == 1], na.rm = TRUE),
              p_2 = mean({{var}}[am  == 1], na.rm = TRUE))
}

f_1(data = mtcars, var = mpg)

#      p_1      p_2
#1 24.55714 24.39231