从一组可能的标签中将标签分配给数据框

问题描述

我想创建一个功能来更新来自不同环境的数据框。具体来说，我想使用var functions = <Function>[function1,function2,function3]; //... //then,in the onpressed: onpressed: (int index) { //call the function of that index functions[index](); } 函数更新数据框的标签。

Hmisc::label()

以下代码执行没有问题：assign_label <- function(df,col) { col <- rlang::as_name(rlang::ensym(col)) Hmisc::label(df[,col]) <- fetch_label(col) } fetch_label <- function(col) { val <- c("mpg" = "MPG","hp" = "HP") unname(val[col]) }

但是，它实际上并没有在调用环境中更改数据帧。我只是不知道如何使它达到我的想象。

理想情况下，我希望能够像这样将数据帧通过管道传递给此函数：

assign_label(mtcars,hp)

解决方法

1）返回修改后的对象在R中不建议在适当位置修改对象。通常的方法是返回数据框，然后将其分配给新名称或恢复为原始名称。破坏或遮盖它。

assign_label <- function(df,col) {
  col <- deparse(substitute(col))
  Hmisc::label(df[[col]]) <- fetch_label(col)
  df
}

mtcars_labelled <- mtcars %>% assign_label(mpg)

2）magrittr 尽管我们上面已经说过，但是在R和某些R包中仍有一些修改的地方。 magrittr软件包提供了用于覆盖或遮蔽输入的语法。使用（1）中的定义，我们可以编写：

library(mtcars)
mtcars %<>% assign_label(mpg)

如果mtcar位于全局环境中，则会使用新值覆盖它，但在这种情况下mtcars在数据集中，因此将新的mtcar写入调用方，而数据集中的原始mtcar保持不变。

3）替换功能尽管R并未广泛使用，但R确实提供了这样定义和使用的替换功能。这样会掩盖或遮盖输入。

`assign_label<-` <- function(df,value) {
  Hmisc::label(df[[value]]) <- fetch_label(value)
  df
}

assign_label(mtcars) <- "mpg"

注意

顺便说一句，如果目标是与tidyverse保持一致的接口，则使用tidyselect来检索列名，以便类似以下示例的工作：

assign_labels <- function(df,col) {
  nms <- names(select(df,{{col}}))
  for(nm in nms) Hmisc::label(df[[nm]]) <- fetch_label(nm)
  df
}

mtcars_labelled <- mtcars %>% assign_labels(starts_with("mp"))
str(mtcars_labelled)

mtcars_labelled <- mtcars %>% assign_labels(mpg|hp)
str(mtcars_labelled)

,

关于关于不修改超出函数范围的注释，我创建了两个函数，这些函数用标签分配新的数据框。

fetch_label <- function(col) {
  val <- c("mpg" = "MPG","hp" = "HP") 
  unname(val[col])
}
 
assign_label <- function(df,col) {
  col <- rlang::as_name(rlang::ensym(col))
  Hmisc::label(df[[col]]) <- fetch_label(col)
  return(df)
}

assign_labels <- function(df) {
  purrr::iwalk(df,function(.x,.y) {
    lab <- fetch_label(.y)
    Hmisc::label(df[[col]]) <<- lab
  })
  return(df)
}

mtcars <- mtcars %>% assign_label(hp)
mtcars <- mtcars %>% assign_labels()