R语言中自定义Friedman检验函数传递列名报错问题

我有一段可正常运行的实验数据分析代码：

# Load Data
data <- read.csv("./HHT/Processed_Data/data_.csv")
data %>%
  group_by(Round) %>%
  get_summary_stats(Q1.1, type="mean_sd")

# Friedman Test
res.fried <- friedman.test(y = data$Q1.1, 
                           groups = data$Round, 
                           blocks = data$P_ID)

为了快速更换y值执行相同检验，我编写了以下函数：

friedman <- function(column) {
  res <- friedman.test(y = data$column, groups = data$Round, blocks = data$P_ID)
  return(res)
}

friedman(Q1.1)

但调用函数时出现错误：

Error in friedman.test.default(y = data$column, groups = data$Round, blocks = data$P_ID) :  'y', 'groups' and 'blocks' must have the same length

data$column的写法是错误的：当你用$索引数据框列时，R会把column当成字面列名去查找，而不是你传入的参数值。你的数据框里并没有名为column的列，所以data$column返回的是NULL，长度为0，自然和groups、blocks的长度不匹配，触发错误。

提供两种常用的解决方式，按需选择：

方式1：使用字符串传参 + [[ ]]索引 #

修改函数，用[[ ]]来动态获取列（[[ ]]支持变量作为索引），调用时传入列名的字符串：

friedman <- function(column) {
  res <- friedman.test(y = data[[column]], groups = data$Round, blocks = data$P_ID)
  return(res)
}

# 调用时传字符串
friedman("Q1.1")

方式2：支持裸变量名（非标准求值） #

如果你希望保持friedman(Q1.1)的调用方式（不用加引号），可以用tidyverse的非标准求值工具处理：

library(dplyr)

friedman <- function(column) {
  # 将裸变量名转为引用
  column_enquo <- enquo(column)
  # 取出对应列的值
  y_val <- data %>% pull(!!column_enquo)
  res <- friedman.test(y = y_val, groups = data$Round, blocks = data$P_ID)
  return(res)
}

# 直接传裸列名调用
friedman(Q1.1)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者kannally