动态地为 mutate 中的函数提供参数

Question

首先 - 如果之前有人问过这个问题，我深表歉意，我已经看过但没能找到任何与我正在尝试做的相匹配的东西。

我正在尝试创建一个函数，根据数据框中用户生成的列对数据进行分类。为此，我使用了来自 dplyr 的 mutate() 函数和来自 base R 的 cut() 。但是，我无法弄清楚如何使用通过 cut() 函数内部的函数传递的列名（出现在 mutate 中）。

我花了几个小时浏览 this and this 但仍然没有弄明白。我的理解是 foo()、bar() 和下面代码中的最后一行都应该产生相同的输出。但是，我收到两个函数错误，一个没有包含在函数中而只使用硬编码列名的错误。

这是怎么回事？为什么 foo() 产生的输出与 bar() 不同？以及如何正确使用 lazyeval 以允许函数中的正确行为？

library(dplyr)
library(lazyeval)

foo <- function(data, col, bins){
    by = lazyeval::interp(quote(x), x = as.name(col))
    print(paste0("typeof(by): ", typeof(by)))
    print(paste0(" by: ", by))

    df <- data %>%
      dplyr::mutate(bins = cut(by,
        breaks = bins,
        dig.lab = 5,
        include.lowest = T))
    df
}

bar <- function(data, col, bins){
  df <- data %>%
    dplyr::mutate(bins = cut(lazyeval::interp(quote(x), x = as.name(col)),
      breaks = bins,
      dig.lab = 5,
      include.lowest = T))
  df
}

#produce sample data and bins list
df <- expand.grid(temp=0:8,precip=seq(0.7,1.3,by=0.1))
df$rel <- seq(40,100,length=63)
bins <- seq(40,100,by=10)

foo(df,"rel",bins) # produces "Error: 'rel' not found"
bar(df,"rel",bins) # produces "Error: 'x' must be numeric"

# but this works
dplyr::mutate(df, bins = cut(rel, breaks = bins, dig.lab = 5, include.lowest = T))

Answer 1

正如@aosmith 在他们的评论中提到的，解决方案是使用 mutate_(bins = interp(~cut(x, bins, dig.lab = 5, include.lowest = TRUE), x = as.name(col)))。使用 mutate_ 而不是 mutate 允许我们使用标准评估。

如果我们在 mutate_ 之外调用 interp，最容易看出 interp 和 cut 发生了什么。（无论哪种方式执行方式都相同。）假设 col == "rel"、

call = interp(~cut(x, bins, dig.lab = 5, include.lowest = TRUE), x = as.name(col)))

会给

~cut(rel, bins, dig.lab = 5, include.lowest = TRUE)

将此表达式插入到 mutate 中可以让我们完全遵循提供的示例 here。

muatate_(bins = call)

给出正确的结果。

您还可以允许用户提供一个列名来替换 "bins":

dplyr::mutate_(.dots = setNames(call, c(binName)))

动态地为 mutate 中的函数提供参数

Dynamically provide argument to function inside mutate

r

dplyr

lazyeval