在 R NSE 中使用带有空参数的 quos

Question

我正在尝试弄清楚如何在我的 tidyverse 工作流程中的 NSE 函数中使用可选参数。这是一个小玩具功能，我希望能够以此为基础。我希望能够对分组数据框进行操作；在这个例子中，我想收集 df，排除 df 分组所依据的任何列（使用 groups(df) 成功获得这些列）和任何其他可选列，通过 ... 进入。 quos 有一个参数 .ignore_empty，但我不确定如何准确使用它。我可能误解了 .ignore_empty 的作用。

我知道我可以通过检查缺少的参数来启动该函数，然后设置两组不同的管道操作以确定是否提供了额外的参数，但我更愿意将其保留在单个管道流中。

数据和玩具功能：

library(tidyverse)

df <- structure(list(
    town = c("East Haven", "Hamden", "New Haven","West Haven"), 
    region = c("Inner Ring", "Inner Ring", "New Haven", "Inner Ring"),
    Asian = c(1123, 3285, 6042, 2214), 
    Black = c(693,13209, 42970, 10677), 
    Latino = c(3820, 6450, 37231, 10977), 
    Total = c(29015,61476, 130405, 54972), 
    White = c(22898, 37043, 40164, 28864)), 
    class = c("tbl_df","tbl", "data.frame"), row.names = c(NA, -4L))

test_dots <- function(df, ...) {
    grouping_vars <- groups(df)
    gather_vars <- quos(..., .ignore_empty = "all")

    df %>%
        gather(key = variable, value = value, -c(!!!grouping_vars), -c(!!!gather_vars))
}

使用分组 df 和收到的列名称 ...:

df %>%
    group_by(town) %>%
    test_dots(region) %>%
    head()
#> # A tibble: 6 x 4
#> # Groups:   town [4]
#>   town       region     variable value
#>   <chr>      <chr>      <chr>    <dbl>
#> 1 East Haven Inner Ring Asian     1123
#> 2 Hamden     Inner Ring Asian     3285
#> 3 New Haven  New Haven  Asian     6042
#> 4 West Haven Inner Ring Asian     2214
#> 5 East Haven Inner Ring Black      693
#> 6 Hamden     Inner Ring Black    13209

有分组 df 但没有进入 ...:

df %>%
    select(-region) %>%
    group_by(town) %>%
    test_dots()
#> Error in -x: invalid argument to unary operator

由 reprex package (v0.2.0) 创建于 2018-05-10。

提前致谢！

Answer 1

我认为问题在于您正试图否定一个空向量。如果你确定总会有至少一个分组或收集变量，那么你可以做

test_dots <- function(df, ...) {
  grouping_vars <- groups(df)
  gather_vars <- quos(...)
  vars <- quos(c(!!!grouping_vars), c(!!!gather_vars))

  df %>%
    gather(key = variable, value = value, -c(!!!vars))
}

我不认为 .ignore_empty 与它有任何关系，因为它似乎只是控制 quos 的工作方式，而不是 gather()。

在 R NSE 中使用带有空参数的 quos

Using quos with empty argument in R NSE

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