tidyr::complete 的标准评估 - 由所有非数字列完成的函数

Standard evaluation for tidyr::complete - a function that completes by all non-numeric columns

我想创建一个函数,将 tidyr::complete 应用于 R data.frame 的所有非数字列。应将零值插入到新值行中。我知道这需要标准的评估解决方案,但到目前为止我还没有成功。

这是我目前的情况:

completeDf <- function(df){

      vars <- names(df)

      chVars <- vars[!(sapply(df, is.numeric))]
      nmVars <- vars[!(vars %in% chVars)]

      quoChVars <- quos(chVars)

      nmList <- vector("list", length(nmVars))
      nmList <- setNames(lapply(nmList, function(x) x <- 0), nmVars)
      quoNmVars <- quos(nmList)

      df <- df %>%
            complete(!!!quoChVars, fill = !!!quoNmVars)
}

知道如何进行这项工作吗?

1) rlang/tidyreval 使用 !!!syms(notnum_names) 插入变量名称作为 complete 参数。 Fill 只是一个普通列表,不需要 rlang/tidyeval 计算。

library(dplyr)
library(tidyr)
library(rlang)

completeDF <- function(data) {
  is_num <- sapply(data, is.numeric)
  num_names <- names(data)[ is_num ]
  notnum_names <- names(data)[ !is_num ]
  fill <- Map(function(x) 0, num_names)
  data %>% complete(!!!syms(notnum_names), fill = fill)
}

DF <- data.frame(a = c("A", "B", "B"), b = c("a", "a", "b"), c = 1:3) # test data
completeDF(DF)

给予:

# A tibble: 4 x 3
       a      b     c
  <fctr> <fctr> <dbl>
1      A      a     1
2      A      b     0
3      B      a     2
4      B      b     3

这是修改后的问题的原始代码,以使其工作。更改的行在每行末尾标有##。

completeDf <- function(df){

      vars <- names(df)

      chVars <- vars[!(sapply(df, is.numeric))]
      nmVars <- vars[!(vars %in% chVars)]

      symsChVars <- rlang::syms(chVars) ##

      nmList <- vector("list", length(nmVars))
      nmList <- setNames(lapply(nmList, function(x) 0), nmVars) ##
      # quoNmVars <- quos(nmList ##

      df %>% ##
            complete(!!!symsChVars, fill = nmList) ##
}

completeDf(DF)

2) wrapr rlang/tidyeval 的替代方案是 wrapr 包。

此处的代码与 (1) 中的代码相同,只是我们使用 library(wrapr) 而不是 library(rlang) 并且 completeDF 的最后一行被替换为 let给出 completeDF2.

的语句
library(dplyr)
library(tidyr)
library(wrapr)

completeDF2 <- function(data) {
  is_num <- sapply(data, is.numeric)
  num_names <- names(data)[ is_num ]
  notnum_names <- names(data)[ !is_num ]
  fill <- Map(function(x) 0, num_names)
  let(c(NOTNUM = toString(notnum_names)), 
      data %>% complete(NOTNUM, fill = fill),
      strict = FALSE,
      subsMethod = "stringsubs")
}

completeDF2(DF)

更新: 修复和改进。添加包装方法。