घुंघराले-घुंघराले [नकल] के साथ एक परिवर्तनशील

Aug 17 2020

मैंने घुंघराले- घुंघरुओं का उपयोग किया है group_byऔर summariseजैसा कि रलंग घोषणा में वर्णित है । लेकिन जब किसी वैरिएबल को म्यूट कर रहा होता है तो मुझे यह काम नहीं आता। वर्तमान में dplyr के साथ ऐसा करने का सबसे अच्छा तरीका क्या है?

कहो कि मैं एक अयोग्य कॉलम नाम की आपूर्ति करना चाहता हूं और इसे म्यूट कर दिया गया है, यहां एक खिलौना उदाहरण फ़ंक्शन है जो काम नहीं करता है:

my_fun <- function(dat, var_name){
  dat %>%
    mutate({{var_name}} = 1)
}

my_fun(mtcars, cyl)

mutateMtcars में किसी भी कॉलम को स्थिर बनाने के लिए उस रेखा को क्या बदलना चाहिए?

जवाब

3 AllanCameron Aug 17 2020 at 14:01

आपको असाइनमेंट ऑपरेटर ( :=) का उपयोग करने की आवश्यकता है, यदि आप असाइनमेंट के बाईं ओर एक नाम निर्दिष्ट करने के लिए घुंघराले-घुंघराले का उपयोग करना चाहते हैं mutate:

my_fun <- function(dat, var_name){
  dat %>%
    mutate({{var_name}} := 1)
}

अनुमति अनुसार:

my_fun(mtcars, cyl)
#>     mpg cyl  disp  hp drat    wt  qsec vs am gear carb
#> 1  21.0   1 160.0 110 3.90 2.620 16.46  0  1    4    4
#> 2  21.0   1 160.0 110 3.90 2.875 17.02  0  1    4    4
#> 3  22.8   1 108.0  93 3.85 2.320 18.61  1  1    4    1
#> 4  21.4   1 258.0 110 3.08 3.215 19.44  1  0    3    1
#> 5  18.7   1 360.0 175 3.15 3.440 17.02  0  0    3    2
#> 6  18.1   1 225.0 105 2.76 3.460 20.22  1  0    3    1
#> 7  14.3   1 360.0 245 3.21 3.570 15.84  0  0    3    4
#> 8  24.4   1 146.7  62 3.69 3.190 20.00  1  0    4    2
#> 9  22.8   1 140.8  95 3.92 3.150 22.90  1  0    4    2
#> 10 19.2   1 167.6 123 3.92 3.440 18.30  1  0    4    4
#> 11 17.8   1 167.6 123 3.92 3.440 18.90  1  0    4    4
#> 12 16.4   1 275.8 180 3.07 4.070 17.40  0  0    3    3
#> 13 17.3   1 275.8 180 3.07 3.730 17.60  0  0    3    3
#> 14 15.2   1 275.8 180 3.07 3.780 18.00  0  0    3    3
#> 15 10.4   1 472.0 205 2.93 5.250 17.98  0  0    3    4
#> 16 10.4   1 460.0 215 3.00 5.424 17.82  0  0    3    4
#> 17 14.7   1 440.0 230 3.23 5.345 17.42  0  0    3    4
#> 18 32.4   1  78.7  66 4.08 2.200 19.47  1  1    4    1
#> 19 30.4   1  75.7  52 4.93 1.615 18.52  1  1    4    2
#> 20 33.9   1  71.1  65 4.22 1.835 19.90  1  1    4    1
#> 21 21.5   1 120.1  97 3.70 2.465 20.01  1  0    3    1
#> 22 15.5   1 318.0 150 2.76 3.520 16.87  0  0    3    2
#> 23 15.2   1 304.0 150 3.15 3.435 17.30  0  0    3    2
#> 24 13.3   1 350.0 245 3.73 3.840 15.41  0  0    3    4
#> 25 19.2   1 400.0 175 3.08 3.845 17.05  0  0    3    2
#> 26 27.3   1  79.0  66 4.08 1.935 18.90  1  1    4    1
#> 27 26.0   1 120.3  91 4.43 2.140 16.70  0  1    5    2
#> 28 30.4   1  95.1 113 3.77 1.513 16.90  1  1    5    2
#> 29 15.8   1 351.0 264 4.22 3.170 14.50  0  1    5    4
#> 30 19.7   1 145.0 175 3.62 2.770 15.50  0  1    5    6
#> 31 15.0   1 301.0 335 3.54 3.570 14.60  0  1    5    8
#> 32 21.4   1 121.0 109 4.11 2.780 18.60  1  1    4    2