使用 purrr 和 dplyr: 是 rlang::sym 最好的方法

Using purrr and dplyr: is rlang::sym the best way

我想编写使用 dplyr 动词的函数,这意味着我必须涉足 rlang.

的浑水

举个具体的例子,假设我想用purrr::map_df()来遍历dplyr::group_by()中的变量。 programming with dplyr 小插图介绍了如何编写 my_summarise() 函数;方法是在分组变量上使用 rlang::enquo(),然后用 !! 取消引号。 这种方法可以创建一个新的类似 dplyr 的函数,该函数采用不带引号的变量名(小插图中的 my_summarise(df, g1))。

相比之下,我想 purrr 以字符串形式提供变量名。 rlang::sym() 是正确的方法吗?似乎不是,因为 sym() 在 dplyr 编程插图中没有提到,在 rlang tidy evaluation article 中也几乎没有提到。有没有更好的方法?

library(tidyverse)
my_summarise <- function(df, group_var) {
  group_var <- rlang::sym(group_var)

  df %>%
    group_by(!!group_var) %>%
    summarise(mpg = mean(mpg))
}

# This works. Is that a good thing?
purrr::map_df(c("cyl", "am"), my_summarise, df = mtcars)

# A tibble: 5 x 3
    cyl   mpg    am
  <dbl> <dbl> <dbl>
1  4.00  26.7 NA   
2  6.00  19.7 NA   
3  8.00  15.1 NA   
4 NA     17.1  0   
5 NA     24.4  1.00

作为后续行动,为什么有时简单地取消引用(不首先应用 enquosym)会起作用?在下面的示例中,为什么 select() 按预期工作但 group_by() 不工作?

x <- "cyl"
select(mtcars, !!x)
group_by(mtcars, !!x)

更新:答案与取消引用无关。就是select比较灵活,可以处理字符串,而group_by不能。

其他参考:此 blog post 作者:Edwin Thoen。

简答:是。

如果您想 map 遍历列,sym 是一个很好的方法。 Lionel Henry 在 draft vignette.

中展示了 sym

如果您想传递列名,但又不想迭代,Kirill Müller prefers quo。在下面的示例中,它们具有相同的效果。

library(dplyr)

x <- rlang::quo(cyl)
y <- rlang::sym("cyl")
identical(group_by(mtcars, !!x), group_by(mtcars, !!y))  # TRUE