简洁的评估：如何在依赖于％>％管道的自定义函数中使用dplyr :: na_if作为可选参数 我的尝试

问题描述

我正在尝试编写一个函数，该函数需要一个数据帧，将列从chr转换为dbl，然后将1加到列中。我还想可选地用NA替换某些值。否则，如果不使用相关的参数，我希望函数跳过NA替换步骤。

数据

library(tibble)
library(dplyr)
library(magrittr)

df <-
  tibble(id = 1:10,col_of_interest = 21:30) %>%
  add_row(id = 11,col_of_interest = 999) %>%
  mutate(across(col_of_interest,as.character))

df

## # A tibble: 11 x 2
##       id col_of_interest
##    <dbl> <chr>          
##  1     1 21             
##  2     2 22             
##  3     3 23             
##  4     4 24             
##  5     5 25             
##  6     6 26             
##  7     7 27             
##  8     8 28             
##  9     9 29             
## 10    10 30             
## 11    11 999  

编写函数

该功能应：

1. 接收数据。
2. 将col_of_interest从chr转换为dbl。
3. 用NA 替换999（，但仅当我指定将999替换为NA 时）
>
4. 将1添加到col_of_interest

我的尝试

编写函数时，我有两个资源可供指导：

1. 使用here中所述的{{ var }}将数据变量传递到函数参数中。
2. if的使用基于this answer。

add_one <- function(data,var,na_if_val = NULL) {

  data %>%

    mutate(across({{ var  }},as.numeric)) %>%
    
    {if( is.null( {{ na_if_val }} )
    ) .  # <--- the dot means: "return the preexisting dataframe"

      else

        na_if( {{ na_if_val }} )

    } %>%
    
    mutate(across({{ var  }},add,1))
}

当我在df对象上测试该函数时，会出现错误。

add_one(data = df,var = col_of_interest,na_if_val = "999")

Error in check_length(y,x,fmt_args("y"),glue("same as {fmt_args(~x)}")) : argument "y" is missing,with no default

搜索此错误会产生this page，并指出：

但是请注意，na_if（）只能接受长度为1的参数。

但是，仅将na_if( {{ na_if_val }} )合并到add_one函数的管道中是可行的。结合is.null的条件评估会导致函数中断。我不明白为什么。

解决方法

您有几个问题，但主要的问题是因为您在进行非标准评估时做错了。

add_one <- function(data,var,na_if_val = NULL) {
  
  var_b <- enquo(var)
  
  data <- data %>%
    mutate(across(!!var_b,as.numeric)) 
  
   if(!is.null(na_if_val)){
     data <- data %>% 
       mutate(across(!!var_b,na_if,y = na_if_val))
   }
   
  data <- data %>% 
    mutate(across(!!var_b,add,1))
  
  return(data)
}

返回此：

add_one(df,col_of_interest,999)

# A tibble: 11 x 2
      id col_of_interest
   <dbl>           <dbl>
 1     1              22
 2     2              23
 3     3              24
 4     4              25
 5     5              26
 6     6              27
 7     7              28
 8     8              29
 9     9              30
10    10              31
11    11              NA

首先，您需要用enquo()函数将感兴趣的变量括起来，然后在所需的位置用引号!!对此变量取消引用。函数的另一个问题是，在管道中间插入if语句，这是行不通的。如果需要在特殊情况下应用某些方法，则需要将其与主要计算分开评估。

,

我通过简单地指定x的{​​{1}}和y参数来解决了这个问题。

drop_na

---

编辑

在@LionelHenry的评论之后，我在add_one <- function(data,na_if_val = NULL) { data %>% mutate(across({{ var }},as.numeric)) %>% {if( is.null( {{ na_if_val }} ) ) . # <--- the dot means: "return the preexisting dataframe" else na_if(x = .,y = {{ na_if_val }} ) ## <-- change is here } %>% mutate(across({{ var }},1)) } add_one(data = df,var = col_of_interest,na_if_val = 999) ## # A tibble: 11 x 2 ## id col_of_interest ## <dbl> <dbl> ## 1 1 22 ## 2 2 23 ## 3 3 24 ## 4 4 25 ## 5 5 26 ## 6 6 27 ## 7 7 28 ## 8 8 29 ## 9 9 30 ## 10 10 31 ## 11 11 NA 附近删除了{{ }}。

na_if_val