R：使用 function() 创建数据框答案

【问题标题】：R: Create dataframes with function()R：使用 function() 创建数据框
【发布时间】：2026-02-23 03:50:01
【问题描述】：

我正在尝试使用 function() 创建一个数据框。

情况：我有以下包含信息的数据框：代码、子代码和描述。每个代码代表一个行业，子代码代表一个特定行业。

    > head(industries.split)
  Code Subcode                                  Description
1   13      00                                AEROSPACE    
2   13      10    Engines, Components & Parts Manufacturers
3   13      20 Military & Commercial Aircraft Manufacturers
4   13      30        Missile & Missile Parts Manufacturers
5   13      40    Private & Business Aircraft Manufacturers
6   13      50                   Miscellaneous Aerospace   
> tail(industries.split)
    Code Subcode                                     Description
198   85      91                                 Wholesalers    
199   85      92                      Miscellaneous Companies   
200   86      00             REUTERS FUNDAMENTALS-SOURCED DATA  
201   86      10 Industrial/Commercial format; Industry group NA
202   86      20                   Utilities; Industry group NA 
203   86      30                  Bank format; Industry group NA

我想将代码与子代码结合起来，然后排除子代码。为此，我编写了以下函数，其中 name 是行业的占位符，code 是行业代码。

Industry.Filter <- function(name, code){
  name <- industries.split %>%
    filter(Code == code)
  name[,1] <- paste(name[,1], name[,2],sep = "")
  name <- name[,-2]
}

代码有效，但它不会将值存储在数据框中。

仅当我将其单独存储在数据框中时才有效：

aerospace <- Industry.Filter(aerospace, 13)

如何在函数前面没有 aerospace <- 的情况下使用此函数。

【问题讨论】：

有办法做到这一点，但不推荐。做aerospace <- Industry.Filter(aerospace, 13)有什么问题？
没有直接问题。我只是想弄清楚，是否有办法将存储过程包含到函数中以节省一些时间。
*.com/questions/9726705/…
这不会为您节省时间。如果您尝试实现将变量写入调用环境，从长远来看，这将花费您的时间。相信我们，除非您真的知道自己在做什么，否则您应该避免这种情况。如果您想了解有关如何完成的更多信息，请查看 R 中的 ?assign
@AllanCameron 这是否可能只是一个关于编写 OP 可以在管道中使用的函数的困惑问题？如果不是，那么我 100% 同意你的看法。

标签： r function dataframe

【解决方案1】：

它可以完成，但可能不是您目前使用的表单的功能，即使那样也不是您想要的那么容易。造成困难的原因是dplyr使用了非标准评估，或者NSE。

您正在使用管道 (%>%)。回想一下，默认情况下，管道的意思是“使用管道左侧的对象作为管道右侧函数的第一个参数”。

所以如果你有表单的功能

Industry.Filter <- function(data, code)

你可以在这样的语句中使用它

df <- df %>% Industry.Filter(code)

但是，如果您希望使用非标准评估，例如，您要过滤的列的名称是可变的，那么您会遇到问题。但这是可行的。幸运的是，这似乎不是您想要的。类似（未经测试的代码）：

Industry.Filter <- function(data, code) {
 data %>%
   filter(Code == code) %>%
   mutate(Code = paste0(Code, Subcode) %>%
   select(-Subcode)
}

然后

aerospace <- df %>% Industry.Filter(13)

应该给你你想要的。

【讨论】：