我尝试编写一个包含dplyr :: case_when（）函数的简单函数。我看了 用dplyr编程 文档 https://cran.r-project.org/web/packages/dplyr/vignettes/programming.html 但无法弄清楚如何使用case_when（）函数。
我有以下数据：
data <- tibble(
item_name = c("apple", "bmw", "bmw")
)
以下列表：
cat <- list(
item_name == "apple" ~ "fruit",
item_name == "bmw" ~ "car"
)
然后我想写一个函数，如：
category_fn <- function(df, ...){
cat1 <- quos(...)
df %>%
mutate(category = case_when((!!!cat1)))
}
不幸 category_fn(data,cat) 在这种情况下给出评估错误。我想获得与通过以下方式获得的输出相同的输出：
data %>%
mutate(category = case_when(item_name == "apple" ~ "fruit",
item_name == "bmw" ~ "car"))
这样做的方法是什么？
首先引用列表中的每个元素：
cat <- list(
quo(item_name == "apple" ~ "fruit"),
quo(item_name == "bmw" ~ "car")
)
然后，您的函数不必引用cat对象本身。我还改变了使用“everything else”...参数来在调用中明确引用类别参数：
category_fn <- function(df, categories){
df %>%
mutate(category = case_when(!!!categories))
}
然后函数的输出符合预期：
category_fn(data, cat)
# A tibble: 3 x 2
item_name category
<chr> <chr>
1 apple fruit
2 bmw car
3 bmw car
为了完整起见，我注意到类别列表在使用基本R quote（）函数定义时也适用于您的函数：
cat <- list(
quote(item_name == "apple" ~ "fruit"),
quote(item_name == "bmw" ~ "car")
)
> cat
[[1]]
item_name == "apple" ~ "fruit"
[[2]]
item_name == "bmw" ~ "car"
> category_fn(data, cat)
# A tibble: 3 x 2
item_name category
<chr> <chr>
1 apple fruit
2 bmw car
3 bmw car
1）通过清单 运用 let 来自wrapr包和 data 和 cat 从这个问题开始，无需以任何方式修改输入。
library(dplyr)
library(wrapr)
category_fn <- function(data, List) {
let(c(CATEGORY = toString(sapply(List, format))),
data %>% mutate(category = case_when(CATEGORY)),
subsMethod = "stringsubs",
strict = FALSE)
}
category_fn(data, cat) # test
赠送：
# A tibble: 3 x 2
item_name category
<chr> <chr>
1 apple fruit
2 bmw car
3 bmw car
1A） 使用tidyeval / rlang和 data 和 cat 来自这个问题：
category_fn <- function(data, List) {
cat_ <- lapply(List, function(x) do.call("substitute", list(x)))
data %>% mutate(category = case_when(!!!cat_))
}
category_fn(data, cat)
给出与上面相同的结果。
2）分别传递列表组件 如果你打算通过每个组件 cat 分别代替 cat 本身然后这工作：
category_fn <- function(data, ...) eval.parent(substitute({
data %>% mutate(category = case_when(...))
}))
category_fn(data, item_name == "apple" ~ "fruit",
item_name == "bmw" ~ "car") # test
赠送：
# A tibble: 3 x 2
item_name category
<chr> <chr>
1 apple fruit
2 bmw car
3 bmw car
图2a） 如果您更喜欢tidyeval / rlang，那么这种情况很简单：
library(dplyr)
library(rlang)
category_fn <- function(data, ...) {
cat_ <- quos(...)
data %>% mutate(category = case_when(!!!cat_))
}
category_fn(data, item_name == "apple" ~ "fruit",
item_name == "bmw" ~ "car") # test