我正在嘗試使用map函式將其應用于我的資料框中的幾列。我的函式有兩個引數；資料和一列，作業正常，但我想同時應用幾列。例如，這就是它與變數 BAD（數字）一起使用的方式
> frec_procedure<-function(data,colu){
data%>% count({{colu}},name = "Frecuency") %>%
mutate(Percent =formattable::percent(Frecuency / sum(Frecuency)),
Cumulative_Freq=cumsum(Frecuency),
Cumulative_Perc=cumsum(Percent))
}
>
> d1 %>% frec_procedure(BAD)
# A tibble: 2 x 5
BAD Frecuency Percent Cumulative_Freq Cumulative_Perc
<dbl> <int> <formttbl> <int> <formttbl>
1 0 4771 80.05% 4771 80.05%
2 1 1189 19.95% 5960 100.00%
或使用可變 JOB（字符）
d1 %>% frec_procedure(JOB)
# A tibble: 7 x 5
JOB Frecuency Percent Cumulative_Freq Cumulative_Perc
<chr> <int> <formttbl> <int> <formttbl>
1 Mgr 767 12.87% 767 12.87%
2 Office 948 15.91% 1715 28.78%
3 Other 2388 40.07% 4103 68.84%
4 ProfExe 1276 21.41% 5379 90.25%
5 Sales 109 1.83% 5488 92.08%
6 Self 193 3.24% 5681 95.32%
7 NA 279 4.68% 5960 100.00%
所以，問題是當我嘗試使用map函式（purr包）同時將我的函式應用于其他變數時。我正在使用它來映射函式，但結果僅顯示 d1 的案例總數，而不考慮每個變數的 frec_procedure
> try_map <- tibble(vars = c("BAD", "JOB", "REASON")) %>%
mutate(metrics = vars %>% map(~frec_procedure(d1)))
> try_map$metrics
[[1]]
# A tibble: 1 x 4
Frecuency Percent Cumulative_Freq Cumulative_Perc
<int> <formttbl> <int> <formttbl>
1 5960 100.00% 5960 100.00%
[[2]]
# A tibble: 1 x 4
Frecuency Percent Cumulative_Freq Cumulative_Perc
<int> <formttbl> <int> <formttbl>
1 5960 100.00% 5960 100.00%
[[3]]
# A tibble: 1 x 4
Frecuency Percent Cumulative_Freq Cumulative_Perc
<int> <formttbl> <int> <formttbl>
1 5960 100.00% 5960 100.00%
我將不勝感激任何可能實作結果的建議或幫助。非常感謝。
uj5u.com熱心網友回復：
{{}}帶有未參考引數的作品。為了通過參考，我們可能必須轉換為symbol 并評估 ( !!) -ensym這樣做
frec_procedure<-function(data,colu){
data%>% count(!! rlang::ensym(colu),name = "Frecuency") %>%
mutate(Percent =formattable::percent(Frecuency / sum(Frecuency)),
Cumulative_Freq=cumsum(Frecuency),
Cumulative_Perc=cumsum(Percent))
}
-測驗
> map(c("cyl", "vs"), ~ frec_procedure(mtcars, !! .x))
[[1]]
cyl Frecuency Percent Cumulative_Freq Cumulative_Perc
1 4 11 34.38% 11 34.38%
2 6 7 21.88% 18 56.25%
3 8 14 43.75% 32 100.00%
[[2]]
vs Frecuency Percent Cumulative_Freq Cumulative_Perc
1 0 18 56.25% 18 56.25%
2 1 14 43.75% 32 100.00%
> frec_procedure(mtcars, cyl)
cyl Frecuency Percent Cumulative_Freq Cumulative_Perc
1 4 11 34.38% 11 34.38%
2 6 7 21.88% 18 56.25%
3 8 14 43.75% 32 100.00%
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