使用 dplyr::case_when 进行整洁的评估编程

Question

我尝试编写一个围绕 dplyr::case_when() 函数的简单函数。我在 https://cran.r-project.org/web/packages/dplyr/vignettes/programming.html 上阅读了 programming with dplyr 文档，但无法弄清楚它如何与 case_when() 函数一起使用。

我有以下数据：

data <- tibble(
   item_name = c("apple", "bmw", "bmw")
)

以及以下列表：

cat <- list(
   item_name == "apple" ~ "fruit",
   item_name == "bmw" ~ "car"
)

然后我想写一个像这样的函数：

category_fn <- function(df, ...){
   cat1 <- quos(...)
   df %>%
     mutate(category = case_when((!!!cat1)))
}

不幸的是category_fn(data,cat)在这种情况下给出了评估错误。我想获得与通过以下方式获得的输出相同的输出：

data %>% 
   mutate(category = case_when(item_name == "apple" ~ "fruit",
                               item_name == "bmw" ~ "car"))

有什么方法可以做到这一点？

Answer 1

首先引用列表中的每个元素：

cat <- list(
  quo(item_name == "apple" ~ "fruit"),
  quo(item_name == "bmw" ~ "car")
)

您的函数不必引用 cat 对象本身。我还更改了 "everything else" ... 参数的使用，以在调用中明确引用类别参数：

category_fn <- function(df, categories){
  df %>%
    mutate(category = case_when(!!!categories))
}

函数的输出如预期的那样：

category_fn(data, cat)
# A tibble: 3 x 2
  item_name category
      <chr>    <chr>
1     apple    fruit
2       bmw      car
3       bmw      car

为了完整起见，我注意到类别列表在使用基本 R quote() 函数定义时也适用于您的函数：

cat <- list(
  quote(item_name == "apple" ~ "fruit"),
  quote(item_name == "bmw" ~ "car")
)
> cat
[[1]]
item_name == "apple" ~ "fruit"

[[2]]
item_name == "bmw" ~ "car"

> category_fn(data, cat)
# A tibble: 3 x 2
  item_name category
      <chr>    <chr>
1     apple    fruit
2       bmw      car
3       bmw      car

Answer 2

1) pass list 使用 wrapr 包中的 let 和问题中的 data 和 cat 这无需修改输入即可无论如何。

library(dplyr)
library(wrapr)

category_fn <- function(data, List) {
  let(c(CATEGORY = toString(sapply(List, format))),
      data %>% mutate(category = case_when(CATEGORY)),
      subsMethod = "stringsubs",
      strict = FALSE)
}
category_fn(data, cat) # test

给予：

# A tibble: 3 x 2
  item_name category
      <chr>    <chr>
1     apple    fruit
2       bmw      car
3       bmw      car

1a) 使用 tidyeval/rlang 和 data 以及 cat 来自问题：

category_fn <- function(data, List) {
  cat_ <- lapply(List, function(x) do.call("substitute", list(x)))
  data %>% mutate(category = case_when(!!!cat_))
}
category_fn(data, cat)

给出与上面相同的结果。

2) 分别传递列表组件 如果您的意图是分别传递 cat 的每个组件而不是 cat 本身，那么这是可行的：

category_fn <- function(data, ...) eval.parent(substitute({
   data %>% mutate(category = case_when(...))
}))

category_fn(data, item_name == "apple" ~ "fruit",
                   item_name == "bmw" ~ "car") # test

给予：

# A tibble: 3 x 2
  item_name category
      <chr>    <chr>
1     apple    fruit
2       bmw      car
3       bmw      car

2a) 如果您更喜欢 tidyeval/rlang 那么这种情况很简单：

library(dplyr)
library(rlang)

category_fn <- function(data, ...) {
   cat_ <- quos(...)
   data %>% mutate(category = case_when(!!!cat_))
}

category_fn(data, item_name == "apple" ~ "fruit",
                   item_name == "bmw" ~ "car") # test

Answer 3

这是另一种以 tidyverse 为中心的方法

cat <- tribble(
    ~name, ~category,
    "apple", "fruit",
    "bmw", "car"
) %>% 
    str_glue_data("item_name == '{name}' ~ '{category}'")

data %>% 
    mutate(category = case_when(!!! map(cat, rlang::parse_expr)))

使用 dplyr::case_when 进行整洁的评估编程

Tidy evaluation programming with dplyr::case_when

r

lazy-evaluation

dplyr

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