我有以下数据集(示例):
train <- data.frame(ps_ind_06_bin = c(FALSE, FALSE, FALSE, TRUE, TRUE, FALSE),
ps_ind_07_bin = c(FALSE, TRUE, TRUE, FALSE, TRUE, TRUE),
ps_ind_08_bin = c(TRUE, TRUE, TRUE, FALSE, TRUE, FALSE),
ps_ind_09_log = c(1, 3, 4, 2, 3, 2))
我有以下函数显示group_by()
操作的ggplot:
get_charts1 <- function(mygroup){
quo_var <- enquo(mygroup)
train %>%
group_by(!!quo_var) %>%
count() %>%
ungroup() %>%
ggplot(aes_q(x = quo_var, y = quote(n), fill = quo_var)) +
geom_col() +
theme(legend.position = "none")
}
我手动输入列名时工作正常,例如:
get_charts1(ps_ind_07_bin)
但是,我想在几个列上使用该函数,我将它放在一个向量上:
binarias <- train %>%
select(ends_with("bin")) %>%
colnames()
使用地图并提出一些建议,我尝试使用:
listaplots <- map(quo(!!! syms(binarias)), get_charts1)
但这给了我以下错误:
"Error: Can't splice at top-level"
有谁知道我需要做些什么才能让它发挥作用?
我将首先创建一个reprex(你非常接近,但忘记加载所需的包),并使用styler重新设置为一致的格式:
library(tidyverse)
library(rlang)
train <- data.frame(
ps_ind_06_bin = c(FALSE, FALSE, FALSE, TRUE, TRUE, FALSE),
ps_ind_07_bin = c(FALSE, TRUE, TRUE, FALSE, TRUE, TRUE),
ps_ind_08_bin = c(TRUE, TRUE, TRUE, FALSE, TRUE, FALSE),
ps_ind_09_log = c(1, 3, 4, 2, 3, 2)
)
get_charts <- function(mygroup) {
quo_var <- enquo(mygroup)
train %>%
group_by(!! quo_var) %>%
count() %>%
ungroup() %>%
ggplot(aes_q(x = quo_var, y = quote(n), fill = quo_var)) +
geom_col() +
theme(legend.position = "none")
}
您希望自动生成如下代码:
get_charts(ps_ind_06_bin)
get_charts(ps_ind_07_bin)
get_charts(ps_ind_08_bin)
这将需要for循环或apply / map函数。 map()
在这里运行良好,因为我们想要返回ggplot2对象,并且使用for循环执行此操作需要更多的基础结构。一旦你记得你需要在这里使用符号,而不是原始字符串,这是直截了当的
vars <- train %>% select(ends_with("bin")) %>% colnames()
vars %>%
syms() %>%
map(function(var) get_charts(!!var))
## [[1]]
##
## [[2]]
##
## [[3]]
而不是map
,我想你想要invoke_map
在这里。这似乎给你想要的东西
listaplots <- invoke_map(get_charts1, rlang::syms(binarias))
map()
似乎强制评估参数,而invoke_map
则没有。
将enquo()
更改为sym()
,您的代码可以正常工作:
get_charts1 <- function(mygroup){
quo_var <- sym(mygroup) # <- HERE
train %>%
group_by(!!quo_var) %>%
count() %>%
ungroup() %>%
ggplot(aes_q(x = quo_var, y = quote(n), fill = quo_var)) +
geom_col() +
theme(legend.position = "none")
}
binarias <- train %>% select(ends_with("bin")) %>% colnames()
binarias %>% map(get_charts1)