使用整齐的计算(curl curl )和杂音

发布于03月18日

我怎样才能重写使用整洁计算的函数(通过rlang的curly—curly)？

下面是一个基本的示例，我try 使用purrr::map()来替换列名:

library("dplyr")
library("purrr")

myfunc <- function(by) {
  mtcars %>% count({{ by }})
}

# passing unquoted arguments doesn't work
c(cyl, vs, am, gear) %>% map(~ myfunc(by = .x))
#> Error in eval(expr, envir, enclos): object 'cyl' not found

# passing quoted arguments also doesn't work
c("cyl", "vs", "am", "gear") %>% map(~ myfunc(by = .x))
#> Error in `map()`:
#> ℹ In index: 1.
#> Caused by error in `count()`:
#> ! Must group by variables found in `.data`.
#> ✖ Column `.x` is not found.

^{创建于2024—03—18，reprex v2.1.0}

如何解决这个问题？

推荐答案

当您try 创建一个未加引号的符号向量c(cyl, vs, am, gear)时，R将try 在流水线的下一步之前对其进行判断.cyl、vs、am或gear都不存在于全球环境中，所以这将失败.

如果你想这样做，你可以明确告诉R，这些参数不应该在以后再被计算，这可以使用rlang::quos()来完成:

library(dplyr)
library(purrr)

myfunc <- function(by) {
  mtcars %>% count({{ by }})
}

# passing unquoted arguments doesn't work
rlang::quos(cyl, vs, am, gear) %>% map(~ myfunc(by = !!.x))
#> [[1]]
#>   cyl  n
#> 1   4 11
#> 2   6  7
#> 3   8 14
#> 
#> [[2]]
#>   vs  n
#> 1  0 18
#> 2  1 14
#> 
#> [[3]]
#>   am  n
#> 1  0 19
#> 2  1 13
#> 
#> [[4]]
#>   gear  n
#> 1    3 15
#> 2    4 12
#> 3    5  5

^{创建于2024-03-18年第reprex v2.1.0页}

请注意，您还需要使用!!才能工作—否则R将寻找一个名为.x的列.

一个更惯用的方法是使用字符向量，并将.data个代词子集如下:

c("cyl", "vs", "am", "gear") %>% 
  map(~ myfunc(by = .data[[.x]]))

你也可以使用across()和all_of()的组合:

c("cyl", "vs", "am", "gear") %>% 
  map(~ myfunc(by = across(all_of(.x))))

正如你所看到的，有很多方法可以采取—这被称为non-standard evaluation (NSE)，这是一个广泛的主题.为了了解更多信息，我推荐阅读vignette("programming", package = "dplyr")和{rlang} documentation中关于元编程的文章集.