Как параметризовать вызовы функций в dplyr 0.7?

dplyr будет иметь специализированную функцию group_by group_by_at для работы с несколькими переменными группировки. Было бы намного проще использовать нового члена семейства _at:

# using the pre-release 0.6.0

cols <- c("am","gear")

mtcars %>%
    group_by_at(.vars = cols) %>%
    summarise(mean_cyl=mean(cyl))

# Source: local data frame [4 x 3]
# Groups: am [?]
# 
# am  gear mean_cyl
# <dbl> <dbl>    <dbl>
# 1     0     3 7.466667
# 2     0     4 5.000000
# 3     1     4 4.500000
# 4     1     5 6.000000

Аргумент .vars принимает как символьные/числовые имена векторов, так и имена столбцов, сгенерированные vars:

.vars

Список столбцов, сгенерированный vars(), или вектор символов имен столбцов, или числовой вектор позиций столбцов.

Вот быстрый и грязный справочник, который я написал для себя.

# install.packages("rlang")
library(tidyverse)

dat <- data.frame(cat = sample(LETTERS[1:2], 50, replace = TRUE),
                  cat2 = sample(LETTERS[3:4], 50, replace = TRUE),
                  value = rnorm(50))

Представление имен столбцов строками

Преобразуйте строки в объекты символов, используя rlang::sym и rlang::syms.

summ_var <- "value"
group_vars <- c("cat", "cat2")

summ_sym <- rlang::sym(summ_var)  # capture a single symbol
group_syms <- rlang::syms(group_vars)  # creates list of symbols

dat %>%
  group_by(!!!group_syms) %>%  # splice list of symbols into a function call
  summarize(summ = sum(!!summ_sym)) # slice single symbol into call

Если вы используете !! или !!! вне функций dplyr, вы получите сообщение об ошибке.

Использование rlang::sym и rlang::syms внутри функций идентично.

summarize_by <- function(df, summ_var, group_vars) {

  summ_sym <- rlang::sym(summ_var)
  group_syms <- rlang::syms(group_vars)

  df %>%
    group_by(!!!group_syms) %>%
    summarize(summ = sum(!!summ_sym))
}

Затем мы можем вызвать summarize_by со строковыми аргументами.

summarize_by(dat, "value", c("cat", "cat2"))

Использование нестандартной оценки для имен столбцов/переменных

summ_quo <- quo(value)  # capture a single variable for NSE
group_quos <- quos(cat, cat2)  # capture list of variables for NSE

dat %>%
  group_by(!!!group_quos) %>%  # use !!! with both quos and rlang::syms
  summarize(summ = sum(!!summ_quo))  # use !! both quo and rlang::sym

Внутренние функции используют enquo, а не quo. quos в порядке!?

summarize_by <- function(df, summ_var, ...) {

  summ_quo <- enquo(summ_var)  # can only capture a single value!
  group_quos <- quos(...)  # captures multiple values, also inside functions!?

  df %>%
    group_by(!!!group_quos) %>%
    summarize(summ = sum(!!summ_quo))
}

И тогда наш вызов функции

summarize_by(dat, value, cat, cat2)

Если вы хотите сгруппировать, возможно, более чем по одному столбцу, вы можете использовать quos

grouping_vars <- quos(am, gear)
mtcars %>%
  group_by(!!!grouping_vars) %>%
  summarise(mean_cyl=mean(cyl))
#      am  gear mean_cyl
#   <dbl> <dbl>    <dbl>
# 1     0     3 7.466667
# 2     0     4 5.000000
# 3     1     4 4.500000
# 4     1     5 6.000000

Прямо сейчас не похоже, что есть отличный способ превратить строки в quo. Вот один из способов, который работает

cols <- c("am","gear")
grouping_vars <- rlang::parse_quosures(paste(cols, collapse=";"))
mtcars %>%
  group_by(!!!grouping_vars) %>%
  summarise(mean_cyl=mean(cyl))
#      am  gear mean_cyl
#   <dbl> <dbl>    <dbl>
# 1     0     3 7.466667
# 2     0     4 5.000000
# 3     1     4 4.500000
# 4     1     5 6.000000