如何遍历我的数据框中的所有 KPI

Question

for (i in colnames(outlier_df)){
  outliers <- outlier_df %>%
    group_by(factor, segment) %>%
    mutate(hinge_spread = 1.5*IQR(i),
           lwr = quantile(i, .25) - hinge_spread,
           upr = quantile(i, .75) + hinge_spread) %>%
    filter(i > upr | i < lwr)}

我正在尝试遍历数据帧中的所有 kpi，并获取该函数适用于一个异常值但不在循环中的异常值

eval(substitute(expr), envir, enclos) 中的错误： 如果 'na.rm' 为 FALSE，则不允许缺少值和 NaN 另外：警告消息： 在分位数(as.numeric(x), c(0.25, 0.75), na.rm = na.rm, names = FALSE, : 强制引入的 NAs

Answer 1

在转换为symbol 或使用.data 后，可以评估列名（!!）。此外，不要在每次迭代中更新相同的对象，而是将输出分配给 list

outliers_list <- vector('list', ncol(outlier_df))
names(outliers_list) <- names(outlier_df)


for (i in colnames(outlier_df)){
  outliers_list[[i]] <- outlier_df %>%
    group_by(factor, segment) %>%
    mutate(hinge_spread = 1.5*IQR(.data[[i]]),
           lwr = quantile(.data[[i]], .25) - hinge_spread,
           upr = quantile(.data[[i]], .75) + hinge_spread) %>%
    ungroup %>%
    filter(.data[[i]] > upr | .data[[i]] < lwr)
 
}