如何编写自定义管道友好函数？

如何解决如何编写自定义管道友好函数？

我正在尝试使用 magrittr

创建 pipe-friendly functions

例如，我尝试编写一个自定义函数来计算列的平均值：

library(magrittr)
custom_function <-
  function(.data,x) {
   mean(.data$x)
  }

mtcars %>%
 custom_function(mpg)

但我收到此错误：

Error in (function(x,i,exact) if (is.matrix(i)) as.matrix(x)[[i]] else .subset2(x,: 
  object 'mpg' not found

也许我对变量的引用不起作用。我该如何解决这个 .data$x 问题？

解决方法

.data$x 不是指名称保存在变量 x 中的列，而是指名为 "x" 的列。使用 .data[[x]] 引用名称为变量 x 中的字符串的列，并使用字符串 "mpg" 调用您的函数。

library(magrittr)
custom_function <- function(.data,x) mean(.data[[x]])

mtcars %>% custom_function("mpg")
## [1] 20.09062

,

在 base R 中，我们可以将 $ 更改为 [[，并使用 character 将未加引号的列名称转换为 deparse/substitute

custom_function <- function(.data,x) {
  mean(.data[[deparse(substitute(x))]])
 }

现在，我们应用函数

mtcars %>%
  custom_function(mpg)
#[1] 20.09062

$ 的问题在于，它实际上是在检查列名“x”，而不是它存储的关联值。因此，它失败并返回 NULL

---

使用 tidyverse，我们可以使用卷曲运算符 ({{}}) 在 summarise 内进行计算。由于我们只需要一个汇总输出，summarise 可以返回该单个值，而如果我们需要在原始数据集中创建一个新列，我们需要 mutate。在我们创建汇总列后，只需将该列 pull 作为 vector

custom_function <- function(.data,x) {
     .data %>%
         summarise(out = mean({{x}})) %>%
         pull(out)
}

mtcars %>% 
   custom_function(mpg)
[1] 20.09062