dplyr要約関数への引数の受け渡し

Question

dplyr内のsummarize関数を使用して、接続されたデータベースからテーブルとフィールド名を渡す2つの引数関数を使用して要約統計量を計算しようとしています。残念ながら、要約関数を別の関数でラップすると、結果は正しくありません。エンドテーブルは、各行を反復しないデータフレームです。私は、下記の入力/出力を紹介します：

要約統計機能 ライブラリ（dplyr）

data<-iris 
data<- group_by(.data = data,Species) 

SummaryStatistics <- function(table, field){ 
table %>% 
summarise(count = n(), 
      min = min(table[[field]], na.rm = T), 
      mean = mean(table[[field]], na.rm = T, trim=0.05), 
      median = median(table[[field]], na.rm = T)) 
} 

SummaryStatistics(data, "Sepal.Length") 

出力表をから間違って、それだけで同じ計算

を繰り返しています

 Species count min  mean median 
1  setosa 50 4.3 5.820588 5.8 
2 versicolor 50 4.3 5.820588 5.8 
3 virginica 50 4.3 5.820588 5.8 

正しい表/希望の結果 - - これはテーブルがどのように見えるかです。ラッパー関数の要約関数のoutsizeを実行すると、これが生成されます。

 Species count min  mean median 
1  setosa 50 4.3 5.002174 5.0 
2 versicolor 50 4.9 5.934783 5.9 
3 virginica 50 4.9 6.593478 6.5 

これはわかりやすいと思いますが、要約統計がラッパー関数の外部で完璧に機能する理由を把握することはできませんが、引数を渡すとすぐに各行について同じことが計算されます。どんな助けでも大歓迎です。

おかげで、ケヴ

Answer 1

あなたはlazyevalと一緒に、プログラムdplyr機能を使用するための標準的な評価を使用する必要があります。 dplyrNSE vignetteはそれをかなりうまくカバーしています。

library(dplyr) 
library(lazyeval) 

data <- group_by(iris, Species) 

SummaryStatistics <- function(table, field){ 
    table %>% 
    summarise_(count = ~n(), 
       min = interp(~min(var, na.rm = T), var = as.name(field)), 
       mean = interp(~mean(var, na.rm = T, trim=0.05), var = as.name(field)), 
       median = interp(~median(var, na.rm = T), var = as.name(field))) 
} 

SummaryStatistics(data, "Sepal.Length") 

# A tibble: 3 × 5 
    Species count min  mean median 
     <fctr> <int> <dbl> <dbl> <dbl> 
1  setosa 50 4.3 5.002174 5.0 
2 versicolor 50 4.9 5.934783 5.9 
3 virginica 50 4.9 6.593478 6.5