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使用dplyr的函数编程

rlang dsl dplyr ggplot2 r

Aaron Cooley · 技术社区 · 7 年前

通过在使用dplyr的函数中使用非标准求值,寻找一种更高效/优雅的方式将多个参数传递给一个组。我不想使用。。。运算符,但要单独指定函数。

我的特定用例是一个函数,它接受一个数据帧并创建一个语法更简单的ggplot对象。下面是我想用我的函数自动执行的代码示例:

# create data frame
my_df <- data.frame(month = sample(1:12, 1000, replace = T),
                    category = sample(head(letters, 3), 1000, replace = T),
                    approved = as.numeric(runif(1000) < 0.5))

my_df$converted <- my_df$approved * as.numeric(runif(1000) < 0.5)

my_df %>%
  group_by(month, category) %>%
  summarize(conversion_rate = sum(converted) / sum(approved)) %>%
  ggplot + geom_line(aes(x = month, y = conversion_rate, group = category, 
  color = category))

我想将group_by、SUMMARE、ggplot和geom_线组合成一个简单的函数,我可以为x、y和group提供数据,并让它在后台执行所有脏活。以下是我的工作内容:

# create the function that does the grouping and plotting
plot_lines <- function(df, x, y, group) {

  x <- enquo(x)
  group <- enquo(group)
  group_bys <- quos(!! x, !! group)

  df %>%
    group_by(!!! group_bys) %>%
    my_smry %>%
    ggplot + geom_line(aes_(x = substitute(x), y = substitute(y), 
    group = substitute(group), color = substitute(group)))
}

# create a function to do the summarization
my_smry <- function(x) {
  x %>% 
    summarize(conversion_rate = sum(converted) / sum(approved))
}

# use my function
my_df %>% 
  plot_lines(x = month, y = conversion_rate, group = category)

我觉得处理group_很不雅观:引用 x 和 group 具有 enquo ,然后用 !! 在另一个引用函数内 quos ,只需用 !!! 在下一行,但这是我唯一能去工作的事情。有更好的方法吗?

还有,有什么方法可以让ggplot采用吗 !! 而不是 substitute ? 我现在做的感觉不一致。

2 回复 | 直到 7 年前

G. Grothendieck 7 年前

你可以直奔终点 eval.parent(substitute(...)) 这样地。作为基础R,它在R中始终有效,并且操作简单。甚至可以使用普通的 aes .

plot_lines <- function(df, x, y, group) eval.parent(substitute(
   df %>%
      group_by(x, group) %>%
      my_smry %>%
      ggplot + geom_line(aes(x = x, y = y, group = group, color = group))
))
plot_lines(my_df, month, conversion_rate, category)

alistaire 7 年前

问题是ggplot尚未更新以处理quosure,因此您必须传递它的表达式,您可以使用从quosure创建的表达式 rlang::quo_expr :

library(tidyverse)
set.seed(47)

my_df <- data_frame(month = sample(1:12, 1000, replace = TRUE),
                    category = sample(head(letters, 3), 1000, replace = TRUE),
                    approved = as.numeric(runif(1000) < 0.5),
                    converted = approved * as.numeric(runif(1000) < 0.5))

plot_lines <- function(df, x, y, group) {
    x <- enquo(x)
    y <- enquo(y)
    group <- enquo(group)

    df %>%
        group_by(!! x, !! group) %>%
        summarise(conversion_rate = sum(converted) / sum(approved)) %>%
        ggplot(aes_(x = rlang::quo_expr(x), 
                    y = rlang::quo_expr(y), 
                    color = rlang::quo_expr(group))) + 
        geom_line()
}

my_df %>% plot_lines(month, conversion_rate, category)

然而,请记住,ggplot几乎不可避免地会从lazyeval更新到rlang,因此虽然此接口可能会继续工作,但很快可能会有一个更简单、更一致的接口。