fonction lapply avec des arguments pour l'élément de données et la variable

Question

J'ai une fonction personnalisée qui résume une variable. J'ai simplifié la fonction pour illustrer mon problème, c'est-à-dire qu'il est plus complexe que celui illustré ci-dessous. Notez que la structure générale de la fonction doit rester la même: Il faut un argument pour spécifier sur quelle dataframe (df), et un argument quelle variable doit résumer (variable_to_test).

my_fun <- function(df, variable_to_test) { 

    variable_to_test <- enquo(variable_to_test) 
    new_var_name <- paste0(quo_name(variable_to_test), "_new_name") 

    df %>% 
    summarise(
     !!new_var_name := sum(!!variable_to_test, na.rm = TRUE) 
    ) 
} 

En utilisant un exemple, je peux appliquer la fonction de chaque variable dans mon dataframe:

library(tidyverse) 
dat <- tibble(
    variable_1 = c(1:5, NA, NA, NA, NA, NA), 
    variable_2 = c(NA, NA, NA, NA, NA, 11:15) 
) 


> my_fun(dat, variable_1) 
# A tibble: 1 x 1 
    variable_1_new_name 
       <int> 
1     15 


> my_fun(dat, variable_2) 
# A tibble: 1 x 1 
    variable_2_new_name 
       <int> 
1     65 

Mais: comment puis-je appliquer la fonction liste sur toutes les colonnes du dataframe? J'ai essayé

> dat %>% 
+ lapply(., my_fun) 
Error in duplicate(quo) : argument "quo" is missing, with no default 
Called from: duplicate(quo) 

mais cela renvoie une erreur. Je me bats avec le fait que la fonction prend un argument à la fois pour le dataframe à travailler, et la variable à résumer. Notez que je voudrais garder cette structure - je trouve plus élégant de passer le nom de l'élément de données dans la fonction au lieu de simplement donner à la fonction le nom de la variable et de "coder" le cadre de données dans le corps de la fonction. Est-ce que quelqu'un a une bonne idée comment lapply() la fonction?

Answer 1

Oh, je pense que vous ne faites que cartographier la mauvaise chose. Pour la solution tidyverse je voudrais essayer:

map(dat, ~my_fun(dat, .)) 

Ce que cela fait est la carte sur les noms de colonnes et branchez la colonne à ..

Answer 2

Vous travaillez au mauvais niveau. Si vous mappez une fonction sur une trame de données, cette fonction doit prendre une colonne . Le problème ici est que la fonction my_fun() attend une trame de données plutôt qu'une colonne.

Vous devez trouver une autre façon de résoudre le problème. Une solution consiste à utiliser les cartographes fournies par dplyr:

dat %>% 
    summarise_all(sum, na.rm = TRUE) %>% 
    rename_all(paste0, "_new_name") 

Vous pouvez utiliser une combinaison équivalente de map() et set_names() de purrr.

dat %>% 
    map_df(sum, na.rm = TRUE) %>% 
    set_names(paste0, "_new_name")