使用purrr将映射函数应用于中的分组数据帧

我正在尝试应用一个函数，该函数接受多个输入（根据手头的问题而不同的列），并将其应用于数据帧列表。我从这个示例中获取了以下代码：并对其进行了修改，以包含我选择的另一个度量（“choice”）。但是，此代码会引发一个错误：

.f（.x[[i]]，…）中出错：未使用的参数（choice=“disp”）

理想情况下，我希望能够创建一个分组的数据帧（使用group_by或split（），并在数据帧中的不同组上应用一个函数，但是我无法解决这个问题。因此，请查看数据帧列表

mtcars2 <- mtcars 

#change one variable just to distinguish them 
mtcars2$mpg <- mtcars2$mpg / 2

#create the list
dflist <- list(mtcars,mtcars2)

#then, a simple function example
my_fun <- function(x) 

{x <- x %>%
  summarise(`sum of mpg` = sum(mpg), 
            `sum of cyl` = sum(cyl),
            `sum of choice` = sum(choice))}

#then, using map, this works and prints the desired results
list_results <- map(dflist,my_fun, choice= "disp")

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mtcars2修复上述代码的三件事：

在函数中添加
choice
作为参数
从rlang 0.4.0开始，通过删除
x使函数具有输出，也可以在函数（curly-curly）中使用
sum（{{choice}}）
，这样就不需要在调用函数时显式引用所选变量。
my_fun <- function(x, choice) 

{x %>%
summarise(`sum of mpg` = sum(mpg), 
          `sum of cyl` = sum(cyl),
          `sum of choice` = sum(!!choice))}

list_results <- map(dflist, my_fun, choice = quo(disp))

mtcars2$group <- sample(c("a", "b", "c"), 32, replace = TRUE)
mtcars2 %>% 
    as_tibble() %>% 
    nest(-group) %>% 
    mutate(out = map(data, my_fun, quo(disp))) %>% 
    unnest(out)