usar nombres de las columnas como argumentos de la función

[ajpelu]

tt <- function(df, c1, c2){
o <- df %>% rowwise() %>% mutate(
new = .data[[c1]]*.data[[c2]]
)
return(o)
}

[iremendoza]

Menudo caso complicado, no se me hubiera ocurrido sola. ¡Gracias por resolverlo!

[ajpelu]

@Julenasti tu encontraste otra forma de resolverlo verdad?

[Julenasti]

Sí tenía la duda de si era mejor utilizar .data[[]] o {{}} porque lo que había leido acerca de ello no me había resultado ser muy aclaratorio (https://cran.r-project.org/web/packages/dplyr/vignettes/programming.html) y yo casi siempre utilizaba .data[[]]. Después de inspeccionar un poco y siguiendo las sugerencias de Hadley (https://r4ds.hadley.nz/functions.html), yo votoraría por utilizar (casi) siempre {{}}. De hecho en la última edición del libro R for Data Science en el capítulo de funciones no tiene ya ningún ejemplo con .data[[]]. Aquí explica bien de dónde surge este problema:

This is a problem of indirection, and it arises because dplyr uses tidy evaluation to allow you to refer to the names of variables inside your data frame without any special treatment.

Tidy evaluation is great 95% of the time because it makes your data analyses very concise as you never have to say which data frame a variable comes from; it’s obvious from the context. The downside of tidy evaluation comes when we want to wrap up repeated tidyverse code into a function. Here we need some way to tell group_mean() and summarize() not to treat group_var and mean_var as the name of the variables, but instead look inside them for the variable we actually want to use.

Tidy evaluation includes a solution to this problem called embracing 🤗. Embracing a variable means to wrap it in braces so (e.g.) var becomes {{ var }}. Embracing a variable tells dplyr to use the value stored inside the argument, not the argument as the literal variable name. One way to remember what’s happening is to think of {{ }} as looking down a tunnel — {{ var }} will make a dplyr function look inside of var rather than looking for a variable called var.

Aquí un ejemplo rápido por si ayuda (@onadeulofeu, @ibartomeus, @Pakillo):

kk <- data.frame(x = 1:10, y = 1:10)
select_test <- function(data, var1) {
  df <- data |>
    dplyr::select({{ var1 }})
  return(df)
}
select_test(kk, var1 = x)

[onadeulofeu]

Muchas gracias Julen! Lo cambio :)

[ajpelu]

Gracias @Julenasti!! Mejor entonces usar {{ }}

[Julenasti]

En este sentido, si queréis que por ejemplo el usuario especifique el nombre de las variables que se generan (al utilizar summarise o mutate) o si quréis que el usuario seleccione la variable de agrupación (group_by) cuando trabajais con dplyr esto os puede resultar útil:

https://cran.microsoft.com/snapshot/2019-09-26/web/packages/dplyr/vignettes/programming.html

[onadeulofeu]

Muchas gracias Julen! me será muy útil!