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Asked: 2025-02-09 07:12:27 +0800 CST

Passando uma coluna de quadro de dados opcional para uma função personalizada

  • 772

Tenho uma função personalizada que recebe como entrada um quadro de dados e, em seguida, uma seleção de colunas desse quadro de dados, assim:

library(dplyr)
df <- data.frame(x = c(1, 2, 3, 4, 5), y = c(11, 12, 13, 14, 15))

sample_fun <- function(df, x, y) {
  df <- df %>% 
    mutate(z = {{x}} * {{y}})
  }

df_out <- sample_fun(df, x, y)

Gostaria de tornar uma das colunas do data frame opcional e, então, fazer a função testar sua presença usando !if.null(). Se isso fosse um objeto, em vez de uma coluna do data frame, eu faria isso:

sample_fun <- function(df, x, y = NULL) {
  if(!is.null(y)) {
    df <- df %>% 
      mutate(z = {{x}} * y)
  }
  else(df <- df %>%
         mutate(z = {{x}}))
}

df_out <- sample_fun(df, x) 
df_out2 <- sample_fun(df, x, y)

No entanto, não consigo descobrir como verificar a presença da coluna de dados. Ambos if(!is.null(y))e if(!is.null({{y}}))retornam Error: object 'y' not found. Qual é a melhor maneira de verificar a presença de y, quando y é uma coluna de data frame em vez de um objeto independente?

3 respostas

  1. Best Answer

    Uma opção é verificar se a yvariável é missing, em vez de usá-la NULLcomo um espaço reservado.

    sample_fun <- function(df, x, y) {
  if (!missing(y)) {
    df <- mutate(df, z = {{x}} * {{y}})
  } else {
    df <- mutate(df, z = {{x}})
  }
  return(df)
}
df_out <- sample_fun(df, x) 
df_out2 <- sample_fun(df, x, y)
    • 3

  2. O problema com o código na questão é que is.nullnão é possível pegar uma variável sem aspas. O código ali funcionaria se quo_is_null(enquo(y))fosse usado no lugar de is.null(y). Nesse caso, adicione a library(rlang)também.

    Como alternativa, forneça yum valor padrão de 1.

    library(dplyr)

sample_fun <- function(df, x, y = 1) df %>% mutate(z = {{x}} * {{y}})

sample_fun(df, x, y)
##   x  y  z
## 1 1 11 11
## 2 2 12 24
## 3 3 13 39
## 4 4 14 56
## 5 5 15 75

sample_fun(df, x)
##   x  y z
## 1 1 11 1
## 2 2 12 2
## 3 3 13 3
## 4 4 14 4
## 5 5 15 5
    • 1

  3. Você poderia generalizar isso um pouco.

    sample_fun <- \(data, ..., FUN='*') {
  ell <- substitute(list(...))[-1]
  if (!is.null(ell)) {
    stopifnot(all(as.character(ell) %in% names(data)))
    expr <- Reduce(\(x, y) call(FUN, x, y), ell) 
    transform(data, z=eval(expr))
  } else data
}


    > sample_fun(df, X1)
  X1 X2 X3 z
1  1  3  5 1
2  2  4  6 2
> sample_fun(df, X1, X3)
  X1 X2 X3  z
1  1  3  5  5
2  2  4  6 12
> sample_fun(df, X1, X2, X999)
Error in sample_fun(df, X1, X2, X999) : 
  all(as.character(ell) %in% names(df)) is not TRUE
> sample_fun(df)
  X1 X2 X3
1  1  3  5
2  2  4  6
> sample_fun(df, X1, X2, FUN='/')
  X1 X2 X3         z
1  1  3  5 0.3333333
2  2  4  6 0.5000000

    Dados:

    > dput(df)
structure(list(X1 = 1:2, X2 = 3:4, X3 = 5:6), class = "data.frame", row.names = c(NA, 
-2L))
    • 0

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