使用 NSE（在 dplyr 中）时出错：找不到对象 'value'
error when using NSE (in dplyr) : object 'value' not found
我正在尝试熟悉在我的代码中使用 NSE 的必要条件。假设我有几对列，想为每一对生成一个新的字符串变量，指示该对中的值是否相同。
library(tidyverse)
library(magrittr)
df <- tibble(one.x = c(1,2,3,4),
one.y = c(2,2,4,3),
two.x = c(5,6,7,8),
two.y = c(6,7,7,9),
# not used but also in df
extra = c(5,5,5,5))
我正在尝试编写可以完成与以下代码相同的事情的代码：
df.mod <- df %>%
# is one.x the same as one.y?
mutate(one.x_suffix = case_when(
one.x == one.y ~ "same",
TRUE ~ "different")) %>%
# is two.x the same as two.y?
mutate(two.x_suffix = case_when(
two.x == two.y ~ "same",
TRUE ~ "different"))
df.mod
#> # A tibble: 4 x 6
#> one.x one.y two.x two.y one.x_suffix two.x_suffix
#> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <chr> <chr>
#> 1 1. 2. 5. 6. different different
#> 2 2. 2. 6. 7. same different
#> 3 3. 4. 7. 7. different same
#> 4 4. 3. 8. 9. different different
在我的实际数据中，我有任意数量的此类对（例如 three.x 和 three.y，......）所以我想使用 mutate_at 编写一个更通用的过程.
我的策略是在等式测试的一侧将“.x”变量作为 .vars 传递，然后 gsub 对于 "y" "x"在 case_when 中，像这样：
df.mod <- df %>%
mutate_at(vars(one.x, two.x),
funs(suffix = case_when(
. == !!sym(gsub("x", "y", deparse(substitute(.)))) ~ "same",
TRUE ~ "different")))
#> Error in mutate_impl(.data, dots): Evaluation error: object 'value' not found.
这是我遇到异常的时候。看起来 gsub 部分工作正常：
df.debug <- df %>%
mutate_at(vars(one.x, two.x),
funs(suffix = gsub("x", "y", deparse(substitute(.)))))
df.debug
#> # A tibble: 4 x 6
#> one.x one.y two.x two.y one.x_suffix two.x_suffix
#> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <chr> <chr>
#> 1 1. 2. 5. 6. one.y two.y
#> 2 2. 2. 6. 7. one.y two.y
#> 3 3. 4. 7. 7. one.y two.y
#> 4 4. 3. 8. 9. one.y two.y
这里是 !!sym() 操作导致了异常。我做错了什么？
由 reprex package (v0.2.1)
创建于 2018-11-07
这里有一个 map 的选项。我们 split 将数据集分成 'x'、'y' 列和列名子串，然后循环 list 数据集 map、transmute 通过比较每个数据集的行来创建新的 'suffix' 列，将数据集的 list 绑定到单个数据集并与原始数据集绑定 (bind_cols)
library(tidyverse)
df %>%
select(matches("\.x|\.y")) %>%
split.default(str_remove(names(.), "\..*")) %>%
map( ~ .x %>%
transmute(!! paste0(names(.)[1], "_suffix") :=
reduce(., ~ c("different", "same")[(.x == .y) + 1]))) %>%
bind_cols %>%
bind_cols(df, .)
# A tibble: 4 x 7
# one.x one.y two.x two.y extra one.x_suffix two.x_suffix
# <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <chr> <chr>
#1 1 2 5 6 5 different different
#2 2 2 6 7 5 same different
#3 3 4 7 7 5 different same
#4 4 3 8 9 5 different different
或者另一种选择是创建一个表达式然后解析它
library(rlang)
expr1 <- paste(grep("\.x", names(df), value = TRUE),
grep("\.y", names(df), value = TRUE), sep="==", collapse=";")
df %>%
mutate(!!!rlang::parse_exprs(expr1)) %>%
rename_at(vars(matches("==")), ~ paste0(str_remove(.x, "\s.*"), "_suffix"))
# A tibble: 4 x 7
# one.x one.y two.x two.y extra one.x_suffix two.x_suffix
# <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <lgl> <lgl>
#1 1 2 5 6 5 FALSE FALSE
#2 2 2 6 7 5 TRUE FALSE
#3 3 4 7 7 5 FALSE TRUE
#4 4 3 8 9 5 FALSE FALSE
注意：它可以像第一个解决方案一样转换为 'same/different'。但是，最好将其保留为逻辑列
问题不在!!sym，如下例所示：
df %>% mutate_at( vars(one.x, two.x),
funs(suffix = case_when(
. == !!sym("one.y") ~ "same",
TRUE ~ "different")))
# # A tibble: 4 x 6
# one.x one.y two.x two.y one.x_suffix two.x_suffix
# <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <chr> <chr>
# 1 1 2 5 6 different different
# 2 2 2 6 7 same different
# 3 3 4 7 7 different different
# 4 4 3 8 9 different different
问题在于试图在 case_when:
中取消对 substitute(.) 的引用
df %>% mutate_at( vars(one.x, two.x),
funs(suffix = case_when(
. == !!substitute(.) ~ "same",
TRUE ~ "different")))
# Error in mutate_impl(.data, dots) :
# Evaluation error: object 'value' not found.
原因是运算符优先级。来自 !! 的帮助页面：
The !! operator unquotes its argument. It gets evaluated immediately in the surrounding context.
在上面的示例中，!!substitute(.) 的上下文是公式，它本身位于 case_when 中。这导致表达式立即被 value 替换，它是在 case_when 中定义的，在您的数据框中没有任何意义。
您想将表达式放在它们的环境旁边，这就是 quosures 的目的。通过将 substitute 替换为 rlang::enquo，您捕获了产生 . 的表达式及其定义环境（您的数据框）。为了保持整洁，让我们将您的 gsub 操作移动到一个单独的函数中：
x2y <- function(.x)
{
## Capture the expression and its environment
qq <- enquo(.x)
## Retrieve the expression and deparse it
txt <- rlang::get_expr(qq) %>% rlang::expr_deparse()
## Replace x with y, as before
txty <- gsub("x", "y", txt)
## Put the new expression back into the quosure
rlang::set_expr( qq, sym(txty) )
}
您现在可以直接在代码中使用新的 x2y 函数。使用 quosures，不需要取消引用，因为表达式已经携带了它们的环境；您可以使用 rlang::eval_tidy:
简单地评估它们
df %>% mutate_at(vars(one.x, two.x),
funs(suffix = case_when(
. == rlang::eval_tidy(x2y(.)) ~ "same",
TRUE ~ "different" )))
# # A tibble: 4 x 6
# one.x one.y two.x two.y one.x_suffix two.x_suffix
# <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <chr> <chr>
# 1 1 2 5 6 different different
# 2 2 2 6 7 same different
# 3 3 4 7 7 different same
# 4 4 3 8 9 different different
编辑以解决您评论中的问题：将所有代码集中在一行中几乎总是一个坏主意™，我强烈建议不要这样做。但是，由于这个问题是关于 NSE 的，我认为理解为什么简单地获取 x2y 的内容并将其粘贴到 case_when 中会导致问题很重要。
enquo()，与 substitute() 一样，查看函数的调用环境，并将参数替换为提供给该函数的表达式。 substitute() 只会向上移动一个环境（在 case_when 中找到 value 当你取消引用它时），而 enquo() 只要调用堆栈中的函数正确处理 enquo() 就会继续向上移动 quasiquotation。 （大多数 dplyr/tidyverse 函数都这样做。）因此，当您在 x2y 中调用 enquo(.x) 时，它会向上移动提供给调用堆栈中每个函数的表达式，最终找到 one.x .
当您在 mutate_at 中调用 enquo() 时，它现在与 one.x 处于同一级别，因此它也替换了参数（在本例中为 one.x）使用定义它的表达式（在本例中为向量 c(1,2,3,4)）。这不是你想要的。您现在不想提高级别，而是希望保持与 one.x 相同的级别。为此，请使用 rlang::quo() 代替 rlang::enquo():
library( rlang ) ## To maintain at least a little bit of sanity
df %>%
mutate_at(vars(one.x, two.x),
funs(suffix = case_when(
. == eval_tidy(set_expr(quo(.),
sym(gsub("x","y", expr_deparse(get_expr(quo(.)))))
)
) ~ "same",
TRUE ~ "different" )))
# Now works as expected
我正在尝试熟悉在我的代码中使用 NSE 的必要条件。假设我有几对列，想为每一对生成一个新的字符串变量，指示该对中的值是否相同。
library(tidyverse)
library(magrittr)
df <- tibble(one.x = c(1,2,3,4),
one.y = c(2,2,4,3),
two.x = c(5,6,7,8),
two.y = c(6,7,7,9),
# not used but also in df
extra = c(5,5,5,5))
我正在尝试编写可以完成与以下代码相同的事情的代码：
df.mod <- df %>%
# is one.x the same as one.y?
mutate(one.x_suffix = case_when(
one.x == one.y ~ "same",
TRUE ~ "different")) %>%
# is two.x the same as two.y?
mutate(two.x_suffix = case_when(
two.x == two.y ~ "same",
TRUE ~ "different"))
df.mod
#> # A tibble: 4 x 6
#> one.x one.y two.x two.y one.x_suffix two.x_suffix
#> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <chr> <chr>
#> 1 1. 2. 5. 6. different different
#> 2 2. 2. 6. 7. same different
#> 3 3. 4. 7. 7. different same
#> 4 4. 3. 8. 9. different different
在我的实际数据中，我有任意数量的此类对（例如 three.x 和 three.y，......）所以我想使用 mutate_at 编写一个更通用的过程.
我的策略是在等式测试的一侧将“.x”变量作为 .vars 传递，然后 gsub 对于 "y" "x"在 case_when 中，像这样：
df.mod <- df %>%
mutate_at(vars(one.x, two.x),
funs(suffix = case_when(
. == !!sym(gsub("x", "y", deparse(substitute(.)))) ~ "same",
TRUE ~ "different")))
#> Error in mutate_impl(.data, dots): Evaluation error: object 'value' not found.
这是我遇到异常的时候。看起来 gsub 部分工作正常：
df.debug <- df %>%
mutate_at(vars(one.x, two.x),
funs(suffix = gsub("x", "y", deparse(substitute(.)))))
df.debug
#> # A tibble: 4 x 6
#> one.x one.y two.x two.y one.x_suffix two.x_suffix
#> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <chr> <chr>
#> 1 1. 2. 5. 6. one.y two.y
#> 2 2. 2. 6. 7. one.y two.y
#> 3 3. 4. 7. 7. one.y two.y
#> 4 4. 3. 8. 9. one.y two.y
这里是 !!sym() 操作导致了异常。我做错了什么？
由 reprex package (v0.2.1)
创建于 2018-11-07这里有一个 map 的选项。我们 split 将数据集分成 'x'、'y' 列和列名子串，然后循环 list 数据集 map、transmute 通过比较每个数据集的行来创建新的 'suffix' 列，将数据集的 list 绑定到单个数据集并与原始数据集绑定 (bind_cols)
library(tidyverse)
df %>%
select(matches("\.x|\.y")) %>%
split.default(str_remove(names(.), "\..*")) %>%
map( ~ .x %>%
transmute(!! paste0(names(.)[1], "_suffix") :=
reduce(., ~ c("different", "same")[(.x == .y) + 1]))) %>%
bind_cols %>%
bind_cols(df, .)
# A tibble: 4 x 7
# one.x one.y two.x two.y extra one.x_suffix two.x_suffix
# <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <chr> <chr>
#1 1 2 5 6 5 different different
#2 2 2 6 7 5 same different
#3 3 4 7 7 5 different same
#4 4 3 8 9 5 different different
或者另一种选择是创建一个表达式然后解析它
library(rlang)
expr1 <- paste(grep("\.x", names(df), value = TRUE),
grep("\.y", names(df), value = TRUE), sep="==", collapse=";")
df %>%
mutate(!!!rlang::parse_exprs(expr1)) %>%
rename_at(vars(matches("==")), ~ paste0(str_remove(.x, "\s.*"), "_suffix"))
# A tibble: 4 x 7
# one.x one.y two.x two.y extra one.x_suffix two.x_suffix
# <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <lgl> <lgl>
#1 1 2 5 6 5 FALSE FALSE
#2 2 2 6 7 5 TRUE FALSE
#3 3 4 7 7 5 FALSE TRUE
#4 4 3 8 9 5 FALSE FALSE
注意：它可以像第一个解决方案一样转换为 'same/different'。但是，最好将其保留为逻辑列
问题不在!!sym，如下例所示：
df %>% mutate_at( vars(one.x, two.x),
funs(suffix = case_when(
. == !!sym("one.y") ~ "same",
TRUE ~ "different")))
# # A tibble: 4 x 6
# one.x one.y two.x two.y one.x_suffix two.x_suffix
# <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <chr> <chr>
# 1 1 2 5 6 different different
# 2 2 2 6 7 same different
# 3 3 4 7 7 different different
# 4 4 3 8 9 different different
问题在于试图在 case_when:
substitute(.) 的引用
df %>% mutate_at( vars(one.x, two.x),
funs(suffix = case_when(
. == !!substitute(.) ~ "same",
TRUE ~ "different")))
# Error in mutate_impl(.data, dots) :
# Evaluation error: object 'value' not found.
原因是运算符优先级。来自 !! 的帮助页面：
The !! operator unquotes its argument. It gets evaluated immediately in the surrounding context.
在上面的示例中，!!substitute(.) 的上下文是公式，它本身位于 case_when 中。这导致表达式立即被 value 替换，它是在 case_when 中定义的，在您的数据框中没有任何意义。
您想将表达式放在它们的环境旁边，这就是 quosures 的目的。通过将 substitute 替换为 rlang::enquo，您捕获了产生 . 的表达式及其定义环境（您的数据框）。为了保持整洁，让我们将您的 gsub 操作移动到一个单独的函数中：
x2y <- function(.x)
{
## Capture the expression and its environment
qq <- enquo(.x)
## Retrieve the expression and deparse it
txt <- rlang::get_expr(qq) %>% rlang::expr_deparse()
## Replace x with y, as before
txty <- gsub("x", "y", txt)
## Put the new expression back into the quosure
rlang::set_expr( qq, sym(txty) )
}
您现在可以直接在代码中使用新的 x2y 函数。使用 quosures，不需要取消引用，因为表达式已经携带了它们的环境；您可以使用 rlang::eval_tidy:
df %>% mutate_at(vars(one.x, two.x),
funs(suffix = case_when(
. == rlang::eval_tidy(x2y(.)) ~ "same",
TRUE ~ "different" )))
# # A tibble: 4 x 6
# one.x one.y two.x two.y one.x_suffix two.x_suffix
# <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <chr> <chr>
# 1 1 2 5 6 different different
# 2 2 2 6 7 same different
# 3 3 4 7 7 different same
# 4 4 3 8 9 different different
编辑以解决您评论中的问题：将所有代码集中在一行中几乎总是一个坏主意™，我强烈建议不要这样做。但是，由于这个问题是关于 NSE 的，我认为理解为什么简单地获取 x2y 的内容并将其粘贴到 case_when 中会导致问题很重要。
enquo()，与 substitute() 一样，查看函数的调用环境，并将参数替换为提供给该函数的表达式。 substitute() 只会向上移动一个环境（在 case_when 中找到 value 当你取消引用它时），而 enquo() 只要调用堆栈中的函数正确处理 enquo() 就会继续向上移动 quasiquotation。 （大多数 dplyr/tidyverse 函数都这样做。）因此，当您在 x2y 中调用 enquo(.x) 时，它会向上移动提供给调用堆栈中每个函数的表达式，最终找到 one.x .
当您在 mutate_at 中调用 enquo() 时，它现在与 one.x 处于同一级别，因此它也替换了参数（在本例中为 one.x）使用定义它的表达式（在本例中为向量 c(1,2,3,4)）。这不是你想要的。您现在不想提高级别，而是希望保持与 one.x 相同的级别。为此，请使用 rlang::quo() 代替 rlang::enquo():
library( rlang ) ## To maintain at least a little bit of sanity
df %>%
mutate_at(vars(one.x, two.x),
funs(suffix = case_when(
. == eval_tidy(set_expr(quo(.),
sym(gsub("x","y", expr_deparse(get_expr(quo(.)))))
)
) ~ "same",
TRUE ~ "different" )))
# Now works as expected