如何编写与 dplyr::filter 具有相同接口但执行不同操作的函数答案

【问题标题】：How to write a function with same interface as dplyr::filter but which is doing something different如何编写与 dplyr::filter 具有相同接口但执行不同操作的函数
【发布时间】：2018-02-21 03:06:48
【问题描述】：

我想实现一个函数，它与 dplyr 中的过滤器方法具有相同的接口，但不是删除与条件不匹配的行，而是返回一个带有指示变量的数组，或将此类列附加到返回的小标题？

我会发现它非常有用，因为它可以让我计算过滤前后某些列的摘要，以及在单个 tibble 上删除的行的摘要。

我发现 dplyr::filter 接口非常方便，因此想效仿它。

【问题讨论】：

听起来你在描述dplyr::mutate。这是否符合您的要求？

标签： r filter dplyr tidyverse tibble

【解决方案1】：

您需要quo 和!!（或UQ()）。请参见以下示例：

df <- tibble(
 g1 = c(1, 1, 2, 2, 2),
 g2 = c(1, 2, 1, 2, 1),
 a = sample(5), 
 b = sample(5)

)

my_summarise <- function(df, group_by) {
   quo_group_by <- quo(group_by)
   print(quo_group_by)

   df %>%
      group_by(!!quo_group_by) %>%
      summarise(a = mean(a))
}


my_summarise(df, g1)

有关更多示例和讨论，请参阅http://dplyr.tidyverse.org/articles/programming.html

【讨论】：

【解决方案2】：

我认为group_by 会在这里帮助你

你通常可以像这样过滤然后总结

library(dplyr)
mtcars %>%
  filter(cyl==4) %>%
  summarise(mean=mean(gear))

      # mean
# 1 4.090909

你可以group_by，总结，然后过滤

mtcars %>%
  group_by(cyl) %>%
  summarise(mean=mean(gear))
  # optional filter here

# # A tibble: 3 x 2
    # cyl     mean
  # <dbl>    <dbl>
# 1     4 4.090909
# 2     6 3.857143
# 3     8 3.285714

你也可以按条件分组，像这样

mtcars %>%
  group_by(cyl > 4) %>%
  summarise(mean=mean(gear))

# # A tibble: 2 x 2
  # `cyl > 4`     mean
      # <lgl>    <dbl>
# 1     FALSE 4.090909
# 2      TRUE 3.476190

【讨论】：