prop.test和dplyr的客户功能错误

以下代码运行良好：

library(dplyr)
library(lazyeval)
datatable <- data.frame(f= c("Group1","Group2")
           ,a = c(100,200)
           ,b = c(400,500)
           ,c = c(50000,35000)
           ,d = c(99000,70000))

datatable %>%
      group_by(f) %>%
      mutate(p = prop.test(x=c(a, b)
                           ,n=c(c, d)
                           ,alternative = c("two.sided")
                           ,correct = FALSE)$p.value)

库（dplyr）
图书馆（懒汉）
数据表%
按（f）分组%>%
变异（p=prop.test）（x=c（a，b）
，n=c（c，d）
，备选方案=c（“双面”）
，correct=FALSE）$p.value）

但是，当放入函数中时，代码错误：

functionx <- function(datatable, f, a, b, c, d)
  {
    Table <- datatable %>%
              group_by_(f) %>%
              mutate_(p = interp(~prop.test(x=c(a, b)
                                            ,n=c(c, d)
                                            ,alternative = c("two.sided")
                                            ,correct = FALSE)$p.value))
  }

functionx%
突变（p=interp（~prop.test）（x=c（a，b）
，n=c（c，d）
，备选方案=c（“双面”）
，correct=FALSE）$p.value）
}

我收到的错误如下所示：

错误：二进制运算符的非数值参数

---

我尝试过用几种不同的方法编写函数（例如a=as.name（a））。我不熟悉编写函数（特别是NSE/SE）——非常感谢您的帮助。

我能够找到问题的解决方案。建议阅读dplyr vignettes文档：

functionx%
分组依据（facet.var）%>%
突变（p=interp（~prop.test）（x=c（a，b）
，n=c（d，e）
，备选方案=c（“双面”）
，correct=FALSE）$p.value
，a=as.name（treated.take）
，b=as.name（holdout.take）
，d=as.name（treated.pop）
，e=as.name（holdout.pop））
)
}
datatablex为您做什么？来自图书馆（lazyeval）。dplyr使用非标准评估（NSE），我认为函数需要标准评估（SE）。interp将NSE转换为SE，我相信-看到了吗？嗯，我以前从未遇到过这种情况，你能发布一个示例数据帧吗？请提供示例输入，以便我们可以看到你传递给函数的内容并重新创建错误。另外，显式列出您导入的所有包。您编写了“dplyr使用NSE”，但在您的函数定义中，您实际上使用的是group_by和mutate的SE版本。例如，如果
f
是
datatable
中一列的名称，那么
groupby（“f”）
应该用于分组。
functionx <- function(datatable, facet.var, treated.take, holdout.take, treated.pop, holdout.pop)
{
  datatable %>%
    group_by_(facet.var) %>%
    mutate_(p = interp(~prop.test(x=c(a, b)
                                  ,n=c(d, e)
                                  ,alternative = c("two.sided")
                                  ,correct = FALSE)$p.value
                            ,a = as.name(treated.take)
                            ,b = as.name(holdout.take)
                            ,d = as.name(treated.pop)
                            ,e = as.name(holdout.pop))

    )
}

datatablex <- data.frame(facet.varx= c("Group1","Group2")
           ,treated.takex = c(100,200)
           ,holdout.takex = c(400,500)
           ,treated.popx = c(50000,35000)
           ,holdout.popx = c(99000,70000))

functionx(datatablex, "facet.varx", "treated.takex", "holdout.takex", "treated.popx", "holdout.popx")