将函数的字符串参数作为列名传递

gogo88 发表于 Dev

gogo88

我需要编写一个函数，该函数使用正文中的string参数创建列的名称。例如，

dt1 <- data.table( Col_1999_L = c(6,7,8,9,10),
                  Col_1999_R = c(1,-2,3,-4,5),
                  Col_2001_L = c(-8-3,5, 2,-1),
                  Col_2001_R = c(-1,2,-3,4,5)
)

在这里，1999、2001确实代表了几年。我的输出应该像在dt2中一样，在这里我创建了检查某些条件的新列。

dt2 <- dt1 %>% 
  select(c("Col_1999_L", "Col_1999_R")) %>% 
  mutate(
    New1 = if_else(Col_1999_L >= 0, "pos", "neg"),
    New2 = case_when(
      Col_1999_L >=0 & Col_1999_R >=0 ~ "pos",
      Col_1999_L >=0 & Col_1999_R < 0 ~ "neg",
    ))
dt2

实际上，我需要编写一个每年为df2之类的表的函数。

我尝试过这样的事情（这是错误的）：

my_function <- function(dt, Year) {
dt %>%  
mutate(
      New1 = if_else(Col_"Jahr"_L >= 0, "pos", "neg"),
      New2 = case_when(
        Col_"Year"_L >=0 & Col_"Year"_R >=0 ~ "pos",
        Col_"Year"_L >=0 & Col_"Year"_R < 0 ~ "neg"))
}

my_function(dt1, 1999)

如何正确编写任何帮助？谢谢

阿克伦

我们可以paste将值转换为symbol，然后求值（!!）。如果创建了字符串，则tidyverse首选方法是将其转换为symbol，然后求值。

library(dplyr)
my_function <- function(dt, Year) {
   nm1 <- rlang::sym(paste0("Col_", Year, "_R"))
   nm2 <- rlang::sym(paste0("Col_", Year, "_L"))
   dt %>%  
   mutate(
       New1 = if_else(!! nm2 >= 0, "pos", "neg"),
       New2 = case_when(
         !!nm2 >=0 & !!nm1 >=0 ~ "pos",
        !!nm2 >=0 & !!nm1 < 0 ~ "neg"))
    }

my_function(dt1, 1999)
#    Col_1999_L Col_1999_R Col_2001_L Col_2001_R New1 New2
#1:          6          1         -8         -1  pos  pos
#2:          7         -2         -3          2  pos  neg
#3:          8          3          5         -3  pos  pos
#4:          9         -4          2          4  pos  neg
#5:         10          5         -1          5  pos  pos

或者，如果我们传递完整的未加引号的列名，则可以使用curly-curly运算符（{{}}）

 my_function <- function(dt, colnm1, colnm2) {
      dt %>%
         mutate(New1 = if_else({{colnm2}} > 0, "pos", "neg"),
                New2 = case_when({{colnm2}} >= 0 & {{colnm1}} >=0 ~ "pos",
                      {{colnm2}} >= 0 & {{colnm1}} < 0 ~ "neg"))
  }


my_function(dt1, Col_1999_R, Col_1999_L)
#   Col_1999_L Col_1999_R Col_2001_L Col_2001_R New1 New2
#1:          6          1         -8         -1  pos  pos
#2:          7         -2         -3          2  pos  neg
#3:          8          3          5         -3  pos  pos
#4:          9         -4          2          4  pos  neg
#5:         10          5         -1          5  pos  pos

数据

dt1 <- data.table( Col_1999_L = c(6,7,8,9,10),
                  Col_1999_R = c(1,-2,3,-4,5),
                  Col_2001_L = c(-8, -3,5, 2,-1),
                  Col_2001_R = c(-1,2,-3,4,5)
)

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