功能没有以预期的方式评估变量

我想写一个R函数来产生频率表，所以我可以标准化格式化等，而不必重复输入它。唯一的问题是我无法正确评估分组变量。功能没有以预期的方式评估变量

下面是一些代码来获得一个小数据集来重现问题：

library(tidyverse) 
id <- sample(1:500, 5) 
factors <- sample(1:3, 5, replace = TRUE) 
data <- data.frame(id, factors) 
freqTable <- function(x, field){ 

    Table <- x %>% 
     group_by(field) %>% 
     summarise(N = n(), Percent = n()/NROW(x)*100) %>% 
     mutate(C.Percent = cumsum(Percent)) 
    return(Table) 
} 
freqTable(data, "factors")

，这导致：

错误resolve_vars（new_groups，tbl_vars（。数据））：未知变量来分组：来自：resolve_vars（new_groups， tbl_vars（.data））

我已经也试过：

freqTable <- function(x, field){ 
    Table <- x %>% 
      group_by(paste(field)) %>% 
      summarise(N = n(), Percent = n()/NROW(x)*100) %>% 
      mutate(C.Percent = cumsum(Percent)) 
    return(Table) 
}

其中一期工程更好一点（因为它没有错误），但仍然正确，实际上并不组的因素，这个输出：

# A tibble: 1 × 4 
    `paste(field)`  N Percent C.Percent 
      <chr> <int> <dbl>  <dbl> 
1  factors  5  100  100

如果它只是告诉我是该栏中的病例数。有人知道我要去哪里吗？

来源

2017-07-03 Nick

退房 “有dplyr小品节目”：https://cran.r-project.org/web/packages/dplyr /vignettes/programming.html – sinQueso

对不起 - 只是想出了这一个。

group_by_(field)

我认为这可能是与非的标准评价，但我不太懂行的约呢。

此：

freqTable <- function(x, field){ 
+  Table <- x %>% 
+    group_by_(paste(field)) %>% 
+    summarise(N = n(), Percent = n()/NROW(x)*100) %>% 
+    mutate(C.Percent = cumsum(Percent)) 
+ return(Table) 
+ }

现在给出了这样的：

> freqTable(data, "factors") 
# A tibble: 2 × 4 
    factors  N Percent C.Percent 
    <int> <int> <dbl>  <dbl> 
1  2  2  40  40 
2  3  3  60  100

来源

2017-07-03 13:55:24 Nick

你是如何发现它可以使用'paste'？与'as.character'它不 –

嗯，我怀疑从错误消息，它正在评估变量名称的价值，并认为如果我使用粘贴它会输出的值，我需要它的空间值。 – Nick

这是一个很酷的技巧，我不知道它是否适用于其他函数，如聚合，也采用静态名称作为输入。我正在准备一个答案，在那之前我正在重命名该专栏。如果有人能够解释发生了什么，我会很高兴！ –

功能没有以预期的方式评估变量

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