如何应用具有多个参数的函数并创建数据框？答案

【问题标题】：How to apply a function with multiple arguments and create a dataframe?如何应用具有多个参数的函数并创建数据框？
【发布时间】：2020-11-26 05:10:17
【问题描述】：

我有一个函数接受两个参数fre(data, var)。我想将此函数应用于一些选定的变量，并通过按行绑定它们来创建数据框。我已经通过这段代码完成了很长的路要走。

功能：

fre <- function(.data, var) {
  var <- rlang::ensym(var)
  abc <- questionr::na.rm(.data[, rlang::as_string(var)])
  abc <- questionr::freq(abc)
  abc <- cbind(Label = rownames(abc), abc)
  abc <- questionr::rename.variable(abc, "n", "Frequency")
  abc <- questionr::rename.variable(abc, "%", "Percent")
  abc <- tidyr::separate(abc, Label, into = c("Value", "Label"), sep = "] ")
  row.names(abc) <- NULL
  abc <- abc %>% dplyr::mutate(Value = gsub("\\[|\\]", "", Value)) %>% 
    dplyr::select(Label, Value, Frequency, Percent) %>% 
    select(Label, Percent) 
  abc$Percent <- paste0(round(abc$Percent), "%")
  abc <- abc %>% 
    tidyr::pivot_wider(names_from = Label, values_from = Percent) 
  Label <- var_label(.data[[var]])
  Name <- deparse(substitute(var))
  abc <- cbind(Name, Label, abc)
  abc
}

读取示例数据：

dat <- haven::read_spss("http://staff.bath.ac.uk/pssiw/stats2/SAQ.sav")

使用选择变量名运行函数：

r3 <- fre(dat, Q03)
r6 <- fre(dat, Q06)
r7 <- fre(dat, Q07)
r8 <- fre(dat, Q08)
r10 <- fre(dat, Q10)

通过绑定行创建数据集：

rbind(r3, r6, r7, r8, r10)

结果：

我正在寻找一种方法来简化此代码。我试过使用 lapply 但我得到了不同的错误。例如，当我尝试运行 lapply(list_var, fre) 时，我收到此错误：Error in is_string(x) : argument "var" is missing, with no default。我知道我需要将多个参数传递给 lapply，但我不确定如何使用我创建的函数来做到这一点。另外，我正在寻找除了使用lapply 之外的其他方法来快速创建数据框。

【问题讨论】：

标签： r

【解决方案1】：

更改您的函数以接受字符串参数：

fre <- function(.data, var) {
  abc <- questionr::na.rm(.data[, var])
  abc <- questionr::freq(abc)
  abc <- cbind(Label = rownames(abc), abc)
  abc <- questionr::rename.variable(abc, "n", "Frequency")
  abc <- questionr::rename.variable(abc, "%", "Percent")
  abc <- tidyr::separate(abc, Label, into = c("Value", "Label"), sep = "] ")
  row.names(abc) <- NULL
  abc <- abc %>% dplyr::mutate(Value = gsub("\\[|\\]", "", Value)) %>% 
    dplyr::select(Label, Value, Frequency, Percent) %>% 
    select(Label, Percent) 
  abc$Percent <- paste0(round(abc$Percent), "%")
  abc <- abc %>% 
    tidyr::pivot_wider(names_from = Label, values_from = Percent) 
  Label <- var_label(.data[[var]])
  Name <- var
  abc <- cbind(Name, Label, abc)
  abc
}

然后使用lapply将列名作为字符串传递给fre函数。

cols <- c('Q03', 'Q06', 'Q07', 'Q08', 'Q10')
result <- do.call(rbind, lapply(cols, fre, .data = dat))
#Or a bit shorter
#result <- purrr::map_df(cols, fre, .data = dat))
result

#  Name                                       Label Strongly agree Agree Neither Disagree
#1  Q03               Standard deviations excite me            19%   26%     34%      17%
#2  Q06       I have little experience of computers            27%   44%     13%      10%
#3  Q07                       All computers hate me             7%   34%     26%      24%
#4  Q08       I have never been good at mathematics            15%   58%     19%       6%
#5  Q10 Computers are useful only for playing games            14%   57%     18%      10%
#  Strongly disagree
#1                3%
#2                6%
#3                8%
#4                3%
#5                2%

【讨论】：