如何使用 dplyr 评估具有非标准评估的构造字符串?

How to evaluate a constructed string with non-standard evaluation using dplyr?

我已经阅读了一些关于使用 dplyr 进行编程的指南,但我仍然对如何解决使用非标准评估评估 constructed/concatenated 字符串的问题感到困惑( NSE)。我意识到有比使用 NSE 更好的方法来解决这个例子,但我想学习如何做。

t <- tibble( x_01 = c(1, 2, 3), x_02 = c(4, 5, 6))
i <- 1

这是我想要的结果,但希望构建 mutate() 中的变量:

t %>% mutate(d_01 = x_01 * 2)
#>   A tibble: 3 x 3
#>   x_01  x_02  d_01
#>   <dbl> <dbl> <dbl>
#> 1  1.00  4.00  2.00
#> 2  2.00  5.00  4.00
#> 3  3.00  6.00  6.00

这是我的第一次尝试,尝试使用字符串:

new <- sprintf("d_%02d", i)
var <- sprintf("x_%02d", i)
t %>% mutate(new = var * 2)
#> Error in mutate_impl(.data, dots) : 
#> Evaluation error: non-numeric argument to binary operator.

这是我第二次尝试,尝试使用 quosures:

new <- rlang::quo(sprintf("d_%02d", i))
var <- rlang::quo(sprintf("x_%02d", i))
t %>% mutate(!!new = !!var * 2)
#> Error: unexpected '=' in "t %>% mutate(!!new ="

这是我的第三次尝试,尝试使用 quosures 和 := 运算符:

new <- rlang::quo(sprintf("d_%02d", i))
var <- rlang::quo(sprintf("x_%02d", i))
t %>% mutate(!!new := !!var * 2)
#> Error in var * 2 : non-numeric argument to binary operator

像这样使用 sym:=

library(dplyr)
library(rlang)

t <- tibble( x_01 = c(1, 2, 3), x_02 = c(4, 5, 6))
i <- 1

new <- sym(sprintf("d_%02d", i))
var <- sym(sprintf("x_%02d", i))
t %>% mutate(!!new := (!!var) * 2)

给予:

# A tibble: 3 x 3
   x_01  x_02  d_01
  <dbl> <dbl> <dbl>
1     1     4     2
2     2     5     4
3     3     6     6

另请注意,这在基数 R 中是微不足道的:

tdf <- data.frame( x_01 = c(1, 2, 3), x_02 = c(4, 5, 6))
i <- 1

new <- sprintf("d_%02d", i)
var <- sprintf("x_%02d", i)
tdf[[new]] <- 2 * tdf[[var]]

您可能会发现包 friendlyeval 在学习 tidy eval 时很有用。它简化了 API 并在这些情况下使函数选择变得清晰。

您有两个字符串要用作列名,因此您可以这样写:

t <- tibble( x_01 = c(1, 2, 3), x_02 = c(4, 5, 6))
i <- 1

new <- sprintf("d_%02d", i)
var <- sprintf("x_%02d", i)
t %>% mutate(!!treat_string_as_col(new) := 
               !!treat_string_as_col(var) * 2)

您可以随时使用 RStudio 插件从 friendlyeval 代码转换为简洁的评估代码。考虑到您的学习目标,这可能会有所帮助。