在 R 中的自定义 DSL 中重新定义组

Question

我有一个小型 DSL，允许按名称对变量进行分组：

group <- function(.data, ...) {
  dots <- quos(...)
  for (i in 1:length(dots)) {
    in_group <- as.character(dots[[i]])[2]
    vec <- trimws(unlist(strsplit(in_group, "[+]")))
    .data <- cbind(.data, TRUE)
      names(.data) <- c(names(.data)[-length(names(.data))], paste0("group_", names(dots[i])))
      .data[, ncol(.data)] <- .data$vars %in% vec
  }
  return(.data)
}

library(magrittr)
# Some data
df <- data.frame(
  vars = c("one", "two", "three", "four"), stringsAsFactors = FALSE
)

# Define a group called abc containing elements two, three and four:
df %>% group(abc = two + three + four)
   vars group_abc
1   one     FALSE
2   two      TRUE
3 three      TRUE
4  four      TRUE

# Define multiple groups
df %>% group(odd = one + three, even = two + four, prime = one + two + three)
   vars group_odd group_even group_prime
1   one      TRUE      FALSE        TRUE
2   two     FALSE       TRUE        TRUE
3 three      TRUE      FALSE        TRUE
4  four     FALSE       TRUE       FALSE

然而，这不允许重新定义组：

df %>% group(abc = two + three + four) %>% group(abc = two)
   vars group_abc group_abc
1   one     FALSE     FALSE
2   two      TRUE      TRUE
3 three      TRUE     FALSE
4  four      TRUE     FALSE

组abc被定义了两次而不是被覆盖。

我试过了：

group2 <- function(.data, ...) {
  dots <- quos(...)
  for (i in 1:length(dots)) {
    in_group <- as.character(dots[[i]])[2]
    vec <- trimws(unlist(strsplit(in_group, "[+]")))
    if (any(grepl(names(dots[i]), names(.data)))) {
      .data[, grepl(names(dots[i]), names(.data))] <- .data$vars %in% vec
    } else {
      .data <- cbind(.data, TRUE)
      names(.data) <- c(names(.data)[-length(names(.data))], paste0("group_", names(dots[i])))
      .data[, ncol(.data)] <- .data$vars %in% vec
    }
  }
  return(.data)
}

df %>% group2(abc = two + three + four) %>% group2(abc = two)
   vars group_abc
1   one     FALSE
2   two      TRUE
3 three     FALSE
4  four     FALSE

这种作品，但看起来非常丑陋..

所以我的问题是：在我的 group DSL 中重新定义组的好方法是什么？

感谢任何提示。

更多上下文：

我的另一个关于我的 DSL 的一般主题的问题

Answer 1

这是一个非常有趣的问题。您可以使用 dplyr::mutate 到 "overwrite" 现有变量。我们还可以通过使用 purrr::map 来简化您的循环。主要思想是将提供的表达式标记化并构建看起来像 vars %in% c( "token1", "token2", etc. ) 的新表达式。然后将生成的表达式传递给 mutate:

library( tidyverse )

group <- function(.data, ...) {
  dots  <- enexprs(...) %>% map(rlang::expr_text)
  nms   <- str_c( "group_", names(dots) )
  elems <- dots %>% str_split("[+]") %>% map(str_trim) %>%
                    map( ~expr(vars %in% !!.x) ) %>% set_names(nms)
  .data %>% mutate( !!!elems )
}

df %>% group(odd = one + three, even = two + four, prime = one + two + three)
#    vars group_odd group_even group_prime
# 1   one      TRUE      FALSE        TRUE
# 2   two     FALSE       TRUE        TRUE
# 3 three      TRUE      FALSE        TRUE
# 4  four     FALSE       TRUE       FALSE

df %>% group( abc = two + three + four ) %>% group( abc = two )
#    vars group_abc
# 1   one     FALSE
# 2   two      TRUE
# 3 three     FALSE
# 4  four     FALSE

在 R 中的自定义 DSL 中重新定义组

Redefine groups in a custom DSL in R

r

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