在 R 中的函数中传递 df 和变量参数

Question

如何编写一个带有 df 和变量参数的函数，同时评估两者？我从 r-bloggers 阅读了几篇文章和博客文章，我认为我对惰性评估有一些问题，但现在我非常困惑。

这是我的功能：

    RAM_char_func <- function(dataset, char_var){

      a <- dataset[ , c("id", char_var)]

      b <- a[[id]][is.na(a[[char_var]]) %in% FALSE]

      c <- a[a[[id]] %in% b , ]

      c


}

我明白了：

警告 未知或未初始化的列：“char_var”。

这应该给我一个表 (c)，它有两列并基于 char_var n-amount 行。虽然代码在函数外部工作，但我无法让它在函数内部工作。我也尝试了使用选择和过滤的 tidyverse-idea，但这也不起作用。

我将 R 3.5.1 与 Mac OS X（High Sierra，10.13.6）和 R Studio（最新版本）一起使用。

数据框

df <- data.frame(id = c(1:10),
                          var_10 = c(101:110),
                          var_25 = c("a", "b", NA, "c", NA, "d", NA, "e", "f", NA),stringsAsFactors = F)
df

函数外的代码是：

a <- df[ , c("id", "v_25")]
a

b <- a$id[is.na(a$v_25) %in% FALSE]
b

c <- a[a$id %in% b , ]
c

或

library(tidyverse)
df %>%
select(id, var_25) %>%
filter(is.na(var_25) %in% FALSE)

Answer 1

这是解决问题的一种方法：

library(tidyverse)
library(rlang)

remove.na <- function(data, col){
    symcol <- enquo(col)
    data %>% select(id, !!symcol) %>% filter(!is.na(!!symcol))
}

df %>% remove.na(var_25)
#   id var_25
# 1  1      a
# 2  2      b
# 3  4      c
# 4  6      d
# 5  8      e
# 6  9      f

all_equal(df %>% select(id, var_25) %>% filter(!is.na(var_25)), df %>% remove.na(var_25))
[1] TRUE

Answer 2

本着“授人以渔”的精神，您可以使用reprex 包来确保您在干净的环境中运行您的错误代码，并且错误将非常明确（您也可以只要您没有凌乱的 Rprofile 文件，只需在新会话中运行代码）：

library(reprex)
reprex({
df <- data.frame(id = c(1:10),
                 var_10 = c(101:110),
                 var_25 = c("a", "b", NA, "c", NA, "d", NA, "e", "f", NA),stringsAsFactors = F)


RAM_char_func <- function(dataset, char_var){

  a <- dataset[ , c("id", char_var)]

  b <- a[[id]][is.na(a[[char_var]]) %in% FALSE]

  c <- a[a[[id]] %in% b , ]

  c
}
RAM_char_func(df,"var_25")
})

如果您使用Rstudio，它将在查看器选项卡中显示输出，我得到的错误是：

> (function(x, i, exact) if (is.matrix(i)) as.matrix(x)[[i]] else .subset2(x, : objet 'id' introuvable 中的错误

（对不起法国人）

它告诉你找不到对象id，然后你可以检查为什么你的代码试图访问一个名为id的对象，你会很容易在函数的第二条指令中找到错误。

如果您很难找到有罪的行，请尝试在错误后立即运行traceback() 或调用debugonce(RAM_char_func) 然后RAM_char_func(df,"var_25") 并浏览直到找到失败的行。

Answer 3

您的函数包含错误。 [[id]] 必须是 [["id"]]

RAM_char_func <- function(dataset, char_var){

    a <- dataset[ , c("id", char_var)]

    b <- a[["id"]][is.na(a[[char_var]]) %in% FALSE]

    c <- a[a[["id"]] %in% b , ]

    c
}

数据：

df <- data.frame(id = c(1:10),
                          var_10 = c(101:110),
                          var_25 = c("a", "b", NA, "c", NA, "d", NA, "e", "f", NA),stringsAsFactors = F)

调用你的函数：

RAM_char_func(dataset=df,char_var="var_25")

#  id var_25
#1  1      a
#2  2      b
#4  4      c
#6  6      d
#8  8      e
#9  9      f