尝试使用R中的dplyr创建函数以获取频率计数时，对变量进行分组时出错
尝试使用R中的dplyr创建函数以获取频率计数时，对变量进行分组时出错
提问于 2018-07-03 07:14:56
我有一个数据集，如下所示
df1 <- data.frame (
age = rep(c("40-44", "45-49", "50-54", "55-59", "60-64"),4),
dep = rep(c("Dep1", "Dep2", "Dep3", "Dep4", "Dep5"),4),
ethnic_1 = c(rep("M",4),rep("NM",7),rep("P", 3), rep("A", 6)),
ethnic_2 = c(rep("M",8),rep("NM",6),rep("P",2),rep("A", 4)),
gender = c(rep("M",10), rep("F",10))
)我想要做的是，通过创建并运行以下函数来比较这些数据帧中的两个种族分类
Comp_fun <- function(data, var1, ...) {
group_var <- quos(...)
var_quo <- enquo(var1)
df <- data %>%
group_by(!!! group_var) %>%
summarise (n = n()) %>%
spread(key = !!! var_quo, value = count)
return(df)
}
eth_comp <- Comp_fun(df1, ethnic_1, ethnic_1, ethnic_2)当我运行这段代码时，我得到以下错误消息Error: Invalid column specification
我想要的输出是一个4x4的表格，沿水平方向显示种族1的计数，沿垂直方向显示种族2的计数，并显示它们匹配和不匹配的数字。
我想我错误地使用了quo enquo。有没有人能告诉我哪里出错了？
回答 1
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2018-07-03 07:21:13
没有'count‘变量。它应该是'n‘。另外，'var_quo‘是一个quosure，而不是quosures。因此，可以使用!!对其进行评估
Comp_fun <- function(data, var1, ...) {
group_var <- quos(...)
var_quo <- enquo(var1)
data %>%
group_by(!!! group_var) %>%
summarise (n = n()) %>%
spread(key = !! var_quo, value = n)
}
eth_comp <- Comp_fun(df1, ethnic_1, ethnic_1, ethnic_2)
eth_comp
# A tibble: 4 x 5
# ethnic_2 A M NM P
# <fct> <int> <int> <int> <int>
#1 A 4 NA NA NA
#2 M NA 4 4 NA
#3 NM NA NA 3 3
#4 P 2 NA NA NA页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/51144738
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