Я хотел бы иметь возможность отправить имя столбца на вызов, который я делаю, на ddply. Пример ddply call:
ddply(myData, .(MyGrouping), summarise, count=sum(myColumnName))
Если у меня есть ddply, завернутый в другую функцию, можно ли обернуть это, чтобы я мог передать произвольное значение как myColumnName вызывающей функции?
Там должен быть лучший способ. И я не мог понять, как заставить его работать с подведением итогов.
my.fun <- function(df, count.column) {
ddply(df, .(x), function(d) sum(d[[count.column]]))
}
dat <- data.frame(x=letters[1:2], y=1:10)
> my.fun(dat, 'y')
x V1
1 a 25
2 b 30
>
Это, похоже, работает, хотя в этом случае, вероятно, будет более чистым (и безопасным), чтобы избежать summarise и написать свою анонимную функцию, как указал Джастин.
yr <- "year"
summarise(baseball,
duration = max(eval(parse(text = yr))) - min(eval(parse(text = yr))))
Как сказал @Дэвид Аренбург, этот вопрос довольно старый. Сегодня пакет data.table или dplyr может дать вам тот же результат с гораздо более высокой скоростью.
Вот версия ответа data.table.
library(data.table)
my.fun <- function(myData, MyGrouping, myColumnName) {
setDT(myData)[, lapply(.SD, sum), by=MyGrouping, .SDcols=myColumnName]
}
Думаю, я нашел способ, который работает с подведением итогов. Я не уверен, понимаю ли я почему, поскольку я не разбираюсь в средах в R, но здесь решение:
> library(plyr)
>
>
>
> ###########################
> # Creating test DataFrame #
> ###########################
>
> x <- 1:15
>
> set.seed(1)
> y <- letters[1:3][sample(1:3, 15, replace = T)]
>
> df <- data.frame(x, y)
>
> ### check df
> df
x y
1 1 a
2 2 b
3 3 b
4 4 c
5 5 a
6 6 c
7 7 c
8 8 b
9 9 b
10 10 a
11 11 a
12 12 a
13 13 c
14 14 b
15 15 c
>
>
> #####################
> # auxiliar function #
> #####################
> evalString <- function(s) {
+ eval(parse(text = s), parent.frame())
+ }
>
>
> ### columnName input
> columnName <- 'x'
>
> ### call with columnName as input
> xMeans <- ddply(df,
+ 'y',
+ summarise,
+ mean = mean(evalString(columnName)))
>
>
> ### regular call to ddply
> xMeans2 <- ddply(df,
+ 'y',
+ summarise,
+ mean = mean(x))
>
>
> ### Compare Results
> xMeans
y mean
1 a 7.8
2 b 7.2
3 c 9.0
> xMeans2
y mean
1 a 7.8
2 b 7.2
3 c 9.0
>
EDIT: вы можете использовать функцию get из базового пакета, как предлагается здесь: ddply: как передать имена столбцов в качестве параметров?
> xMeans3 <- ddply(df,
+ 'y',
+ summarise,
+ mean = mean(get(columnName)))
>
> xMeans3
y mean
1 a 7.8
2 b 7.2
3 c 9.0