动态dplyr列名计算

我有以下代码

colName被传入。我一直试图将它作为colName的值进行评估，但没有取得太大的成功。我尝试过使用“eval”、“setNames”等，但仍然没有成功

本质上，如果my colName=“mycl”，我希望dplyr链的执行就像最后一行读取：

mutate（MyCol=ifelse（is.na（MyCol），“BLANK”，MyCol））

makeSummaryTable%
摘要（numObs=n（））%>%
解组（）%>%
排列（desc（numObs））%>%
行（）
mutate（colName=ifelse（is.na（colName），“BLANK”，colName））
返回（结果）
}

以下是如何使用dplyr 0.6.0，使用新的

tidyeval

方法进行非标准评估。（我不确定是否有可能进行标准评估，至少是以一种直截了当的方式）：

库（dplyr）
makeSummaryTable%
排列（描述（n））%>%
变异(
old_col=！！colName，
！！quo_name（colName）：=if_else（is.na（！！colName），“BLANK”！！colName）
)
}
makeSummaryTable（头发颜色，星球大战）
#>#A tibble:13 x 3
#>头发颜色和旧颜色
#>                      
#>1无37无
#>2棕色18棕色
#>3黑色13黑色
#>4空白5
#>5白4白
#>6金黄色3金黄色
#>7奥本1奥本
#>8赤褐色，灰色1赤褐色，灰色
#>9赤褐色，白色1赤褐色，白色
#>10个金发女郎1个金发女郎
#>11棕色，灰色1棕色，灰色
#>12灰色1灰色
#>13未知1未知

enquo

将不带引号的列名转换为称为quosure的奇特对象<代码>然后取消对quosure的引号，这样就可以像直接在函数中键入一样对其进行计算。有关更深入和准确的解释，请参见哈德利的

EDIT：我意识到最初的问题是使用用户提供的

colName

值命名新列，而不仅仅是

colName

，因此我更新了答案。要实现这一点，需要使用

quo_name

将quosure转换为字符串（或标签）。然后，可以使用

“取消引用”就像常规问答一样。唯一需要注意的是，由于R不能使表达式的开头或结尾发生突变（！！foo=bar）

，

tidyeval

引入了新的定义操作符

：=

（用户可能熟悉

data.table

，在那里它有一些不同的用法）。与传统的赋值运算符

=

不同，

：=

运算符允许在右侧和左侧取消引用

---

（更新了答案，以使用一行中有

NA

的数据帧，以说明最后一行

变异

有效。我还使用了

计数

而不是

分组依据
+
汇总
，并删除了不必要的
行
）下面介绍如何使用dplyr 0.6.0，使用新的
tidyeval
方法进行非标准评估。（我不确定是否有可能进行标准评估，至少是以一种直截了当的方式）：


库（dplyr）
makeSummaryTable%
排列（描述（n））%>%
变异(
old_col=！！colName，
！！quo_name（colName）：=if_else（is.na（！！colName），“BLANK”！！colName）
)
}
makeSummaryTable（头发颜色，星球大战）
#>#A tibble:13 x 3
#>头发颜色和旧颜色
#>                      
#>1无37无
#>2棕色18棕色
#>3黑色13黑色
#>4空白5
#>5白4白
#>6金黄色3金黄色
#>7奥本1奥本
#>8赤褐色，灰色1赤褐色，灰色
#>9赤褐色，白色1赤褐色，白色
#>10个金发女郎1个金发女郎
#>11棕色，灰色1棕色，灰色
#>12灰色1灰色
#>13未知1未知

enquo
将不带引号的列名转换为称为quosure的奇特对象<代码>
然后取消对quosure的引号，这样就可以像直接在函数中键入一样对其进行计算。有关更深入和准确的解释，请参见哈德利的

EDIT：我意识到最初的问题是使用用户提供的
colName
值命名新列，而不仅仅是
colName
，因此我更新了答案。要实现这一点，需要使用
quo_name
将quosure转换为字符串（或标签）。然后，可以使用
“取消引用”就像常规问答一样。唯一需要注意的是，由于R不能使表达式的开头或结尾发生突变（！！foo=bar）
，
tidyeval
引入了新的定义操作符
：=
（用户可能熟悉
data.table
，在那里它有一些不同的用法）。与传统的赋值运算符
=
不同，
：=
运算符允许在右侧和左侧取消引用

（更新了答案，以使用一行中有
NA
的数据帧，以说明最后一行
变异
有效。我还使用了
计数
而不是
分组依据
+
汇总
，并删除了不必要的
行
）

makeSummaryTable <- function(colName,originalData){
  result <- originalData %>% 
    group_by_(colName) %>% 
    summarise(numObs = n()) %>% 
    ungroup() %>% 
    arrange(desc(numObs)) %>% 
    rowwise() %>% 
    mutate_(colName = ifelse(is.na(colName), "BLANK",colName))
  return(result)
}