在dplyr

Question

中結合標準和非標準評估我試圖在非標準和標準評估應結合的dplyr中執行任務，但找不到方便的解決方案。我想基於data.frame（需要可視化）的另一列以重新排序級別：

df <- data.frame(A = c(1,2,5,4), B = c("A", "B", "C","D")) 
levels(df$B) 
df2 <- df %>% mutate(B = factor(B, levels = unique(B)[order(A, decreasing = FALSE)])) 
levels(df$B) 

到目前爲止，一切都很好。但現在我想要做的完全一樣的任務，但B是一個函數的輸入：

ReorderFactor <- function(column_name){ 
    df2 <- df %>% mutate(column_name = factor(column_name, levels = unique(column_name)[order(A, decreasing = FALSE)])) 
    return(df2) 
} 
ReorderFactor(column_name = "B") 

所以我想標準和非標準的評價結合起來。我正在尋找一種dplyr方法。

Answer 1

您可以使用mutate_at，然後參考變量被突變爲.

ReorderFactor <- function(column_name){ 
    df2 <- df %>% 
    mutate_at(column_name, funs(factor(., levels = unique(.)[order(A, decreasing = FALSE)]))) 
    return(df2) 
} 

Answer 2

我們可以從dplyr的開發人員版本使用quosure（即將發佈0.6.0）

ReorderFactor <- function(dat, column_name){ 
      column_name <- enquo(column_name) 
      nm1 <- quo_name(column_name) 
      dat %>% 
       mutate(UQ(nm1) := factor(UQ(column_name), 
        levels = unique(UQ(column_name))[order(A, decreasing = FALSE)])) 

} 

dfN <- ReorderFactor(df, B) 
identical(df2, dfN) 
#[1] TRUE 

這裏，enquo需要輸入參數，並將其轉換到由內mutate/summarise等評估了quosure不加引號（UQ）。需要注意的是，我們能夠通過unquoting字符串（「NM1」）

注意分配（:=）在上lhs值：在這裏，我們列入「逸」作爲的情況下，該函數需要在一個被應用的另一個說法不同的數據集