循环计算多列IQR报错：列表无法转为双精度类型

需求：计算所有数值列的IQR和行数，代入Freedman-Diaconis公式计算直方图binwidth，再用ggplot批量绘制直方图。使用iris数据集时代码正常运行：

datai = iris %>%
  filter(Species == "virginica")%>%
  select(-Species)
  
for (i in colnames(datai)) {

bw = (2* IQR(datai[,i], na.rm = T)/ length(datai[,i])^(1/3))
 
plot=  ggplot(datai, aes(x= .data[[i]]))+
    geom_histogram(binwidth = bw)
  
 print(plot)
}

但使用自定义tbl_df格式数据集时，IQR函数报错，最小复现代码：

#MWE
datah = structure(list(DBP = c(74.667, 78.6666666666667, 82, 73, 78.6666666666667, 
                                68.6667), SBP = c(134, 114.666666666667, 126, 161, 126, 141.333
                                )), row.names = c(NA, -6L), class = c("tbl_df", "tbl", "data.frame"
                                ))
 
for (i in colnames(datah)) {
  
bw = (2* IQR(datah[,i], na.rm = T) )/ length(datah[,i])^(1/3)

ggp3 <- ggplot(datah, aes(x = .data[[i]] )) +    
  geom_histogram( binwidth = bw) 
print(ggp3)
}

报错信息：

Error in quantile(as.numeric(x), c(0.25, 0.75), na.rm = na.rm, names = FALSE, :
'list' object cannot be coerced to type 'double'

原因分析 #

普通data.frame用[,i]提取列时返回数值向量，但tbl_df（tibble）用[,i]提取列返回的是单列tibble（本质为列表结构），而IQR()函数需要输入数值向量，因此无法将列表转换为数值型，触发报错。

解决方案 #

修改列提取方式，确保获取数值向量，两种可选方法：

方法1：用[[代替[,提取列 #

直接通过[[获取向量：

for (i in colnames(datah)) {
  
bw = (2* IQR(datah[[i]], na.rm = T) )/ length(datah[[i]])^(1/3)

ggp3 <- ggplot(datah, aes(x = .data[[i]] )) +    
  geom_histogram( binwidth = bw) 
print(ggp3)
}

方法2：使用dplyr的pull()函数 #

若习惯dplyr语法，用pull()提取列向量：

library(dplyr)

for (i in colnames(datah)) {
  
col_vector <- pull(datah, i)
bw = (2* IQR(col_vector, na.rm = T) )/ length(col_vector)^(1/3)

ggp3 <- ggplot(datah, aes(x = .data[[i]] )) +    
  geom_histogram( binwidth = bw) 
print(ggp3)
}

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Mark Davies