Argumentos variáveis em group_by()

dúvidas
1

Olá pessoal,

Neste pequeno exemplo com group_by() fiz uma função em que o argumento é a variável pela qual desejo agrupar os dados:

nomeDaFuncao <- function(variavel_grupo) {
 mtcars |> 
  group_by(variavel_grupo)
}

Mas ao rodarmos

nomeDaFuncao(cyl)

Teremos esse erro:

Error in `group_by()`:
! Must group by variables found in `.data`.
x Column `variavel_grupo` is not found.
Run `rlang::last_error()` to see where the error occurred.
Called from: signal_abort(cnd, .file)
Browse[1]>

Aparentemente não há meios de fazer a variável de agrupamento um argumento de uma função, ou estou errado? Como contornar esse fato? Há como fazer com R base?

Humberto

2

Oi Humberto, tudo bem?
Segue duas formas de fazer (ainda com group_by):

# com curly curly {{ }}
nomeDaFuncao <- function(variavel_grupo) {
  mtcars |> 
    # use o curly curly em volta do nome da var:
    dplyr::group_by({{variavel_grupo}})
}  

# funciona sem aspas
nomeDaFuncao(cyl) 
#> # A tibble: 32 × 11
#> # Groups:   cyl [3]
#>      mpg   cyl  disp    hp  drat    wt  qsec    vs    am  gear  carb
#>    <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
#>  1  21       6  160    110  3.9   2.62  16.5     0     1     4     4
#>  2  21       6  160    110  3.9   2.88  17.0     0     1     4     4
#>  3  22.8     4  108     93  3.85  2.32  18.6     1     1     4     1
#>  4  21.4     6  258    110  3.08  3.22  19.4     1     0     3     1
#>  5  18.7     8  360    175  3.15  3.44  17.0     0     0     3     2
#>  6  18.1     6  225    105  2.76  3.46  20.2     1     0     3     1
#>  7  14.3     8  360    245  3.21  3.57  15.8     0     0     3     4
#>  8  24.4     4  147.    62  3.69  3.19  20       1     0     4     2
#>  9  22.8     4  141.    95  3.92  3.15  22.9     1     0     4     2
#> 10  19.2     6  168.   123  3.92  3.44  18.3     1     0     4     4
#> # … with 22 more rows


# -------------------------------------------


# com .data[[nomevar]]
nomeDaFuncao2 <- function(variavel_grupo) {
  mtcars |> 
    # outra forma é usando o .data[[nomevar]]
    dplyr::group_by(.data[[variavel_grupo]])
}  

# funciona com aspas
nomeDaFuncao2("cyl")
#> # A tibble: 32 × 11
#> # Groups:   cyl [3]
#>      mpg   cyl  disp    hp  drat    wt  qsec    vs    am  gear  carb
#>    <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
#>  1  21       6  160    110  3.9   2.62  16.5     0     1     4     4
#>  2  21       6  160    110  3.9   2.88  17.0     0     1     4     4
#>  3  22.8     4  108     93  3.85  2.32  18.6     1     1     4     1
#>  4  21.4     6  258    110  3.08  3.22  19.4     1     0     3     1
#>  5  18.7     8  360    175  3.15  3.44  17.0     0     0     3     2
#>  6  18.1     6  225    105  2.76  3.46  20.2     1     0     3     1
#>  7  14.3     8  360    245  3.21  3.57  15.8     0     0     3     4
#>  8  24.4     4  147.    62  3.69  3.19  20       1     0     4     2
#>  9  22.8     4  141.    95  3.92  3.15  22.9     1     0     4     2
#> 10  19.2     6  168.   123  3.92  3.44  18.3     1     0     4     4
#> # … with 22 more rows

Created on 2022-03-17 by the reprex package (v2.0.1)

O @clente produziu conteúdos legais sobre isso!
Seguem alguns links:

2 curtidas
3

Não posso deixar de mandar tbm o Rlang Para Filhotes: Tutorial: {rlang} para Filhotes :dog: hahahaha

2 curtidas
4

Olá Beatriz, excelente o curly! Pelo que vi ele permite ainda usarmos funções do R base dentro do tidyverse. Sempre me surpreendeu encontrar conflito ao misturar, algo inclusive que me encorajou pela opção resolver problemas usando o máximo possível o R base

1 curtida