整洁的评估范围是否有限制？

Question

我正在尝试使用 dplyr 0.7.0 中定义的整洁求值。

但是，在 mutate() 中的函数调用期间，我遇到了错误。似乎没有像我预期的那样评估变量。

library(dplyr)
library(tibble)
library(tidyr)

myCor <- function(col1, col2) {
  col1 <- enquo(col1)
  col2 <- enquo(col2)

  mtcars %>%
    rownames_to_column("vehicle") %>%
    select(vehicle, !!col1, !!col2) %>%
    mutate(correlation=cor(!!col1, !!col2))
}

myCor("mpg", "disp")
# Error in mutate_impl(.data, dots) : 
#   Evaluation error: 'x' must be numeric.

相反，我必须使用这种不整洁的 eval 语法来获得所需的输出。

myCor <- function(col1, col2) {
  col1_tidy <- enquo(col1)
  col2_tidy <- enquo(col2)

  mtcars %>%
    rownames_to_column("vehicle") %>%
    select(vehicle, !!col1_tidy, !!col2_tidy) %>%
    mutate(correlation=cor(eval(parse(text=col1)), eval(parse(text=col2))))
}

myCor("mpg", "disp")
# vehicle  mpg  disp correlation
# 1            Mazda RX4 21.0 160.0  -0.8475514
# 2        Mazda RX4 Wag 21.0 160.0  -0.8475514
# 3           Datsun 710 22.8 108.0  -0.8475514
# 4       Hornet 4 Drive 21.4 258.0  -0.8475514
# ...

有没有办法在整个示例中使用整洁的评估？

Answer 1

来自小插图 Programming with dplyr：

Most dplyr arguments are not referentially transparent. That means you can’t replace a value with a seemingly equivalent object that you’ve defined elsewhere.

因此您需要将未加引号的列名传递给函数，然后使用 enquo 环境被正确捕获，并且 !! returns 未加引号的列名作为 mutate 期待它。

要将正常的 mutate 调用转换为具有非标准评估的函数，这样开始可能更直观。
首先像没有函数一样写下调用：

mtcars %>%
    rownames_to_column("vehicle") %>%
    select(vehicle, mpg, disp) %>%
    mutate(correlation = cor(mpg, disp))

这有效（并且会在引用 mpg 和 disp 时引发错误！）。
现在拉变量，你想在调用前改变并替换它们：

col1 <- quo(mpg)
col2 <- quo(disp)

mtcars %>%
  rownames_to_column("vehicle") %>%
  select(vehicle, !!col1, !!col2) %>%
  mutate(correlation=cor(!!col1, !!col2))

因为这在函数之外，我们必须在这里使用 quo，但在最后一步，当我们将它包装在函数中时，我们使用 enquo。

myCor <- function(var1, var2) {
  col1 <- enquo(var1)
  col2 <- enquo(var2)

  mtcars %>%
    rownames_to_column("vehicle") %>%
    select(vehicle, !!col1, !!col2) %>%
    mutate(correlation=cor(!!col1, !!col2))
}

我为函数参数使用了不同的名称，然后是 "quoted" 对象（使用 enquo）以使区别更清楚，但当然它适用于 col1 和 col2 还有。

Answer 2

如果您想将字符串作为参数传递，请使用 ensym 而不是 enquo...

library(dplyr)
library(rlang)
library(tibble)

myCor <- function(col1, col2) {
  col1 <- ensym(col1)
  col2 <- ensym(col2)

  mtcars %>%
    rownames_to_column("vehicle") %>%
    select(vehicle, !!col1, !!col2) %>%
    mutate(correlation=cor(!!col1, !!col2))
}

# both of these will work now
myCor("mpg", "disp")
myCor(mpg, disp)

整洁的评估范围是否有限制？

Are there limits to tidy evaluation scope?

r

dplyr

tidyeval

rlang