具有过滤功能的日期条件的非标准评估

Question

我正在尝试将 dplyr::filter() 与 NSE 一起使用，但当过滤变量为 as.Date().

时我无法使其工作

这里是几乎可以工作的函数：

foo <- function(d, f, var) {
  d %>% 
    filter_(paste0(var, ">=", f))
}

d <- data.frame(a=1:10, b=1)
foo(d, f=5, var="a")
#    a b
# 1  5 1
# 2  6 1
# 3  7 1
# 4  8 1
# 5  9 1
# 6 10 1

但是如果 a 是一个日期，它将不起作用：

d <- data.frame(a=seq.Date(as.Date("2019-01-01"), length.out = 7, by="day"), b=1)

foo(d, f=as.Date("2019-01-05"), var="a") # or foo(d, f="2019-01-05", var="a")
#            a b
# 1 2019-01-01 1
# 2 2019-01-02 1
# 3 2019-01-03 1
# 4 2019-01-04 1
# 5 2019-01-05 1
# 6 2019-01-06 1
# 7 2019-01-07 1

我也试过这个：

foo2 <- function(d, f, var) {
  d %>% 
    filter(!!var >= f)
}
#foo2(d, f=5, var="a")
#foo2(d, f="2019-01-05", var="a")

这两种情况都不起作用，我也想知道为什么 foo2 它不起作用。

Answer 1

您不需要 !! (rlang::)。将var围成as.name（或as.symbol）做成一个符号，然后在filter里面用eval()在函数环境中求值对象：

library(magrittr)
library(dplyr)    

d <- data.frame(a=seq.Date(as.Date("2019-01-01"), length.out = 7, by="day"), b=1)

foo2 <- function(d, f, var) {
  sym <- as.name(var)

  d %>% 
    filter(eval(sym) >= f)
}

结果：

> foo2(d, f="2019-01-05", var="a")
           a b
1 2019-01-05 1
2 2019-01-06 1
3 2019-01-07 1

Answer 2

尝试不以字符串形式传递 var 参数。在这种情况下，您需要将函数 foo 更改为：

foo <- function(d, f, var) {
   var <- enquo(var)
   d %>% 
      filter(!!var >= f)
}
foo(d, f=as.Date("2019-01-05"), var=a)

Answer 3

不要修改你的函数。让我们专注于代码

foo(d, f = as.Date("2019-01-05"), var = "a")

如果输入 f 是 Date，函数中的语句 paste0(var, ">=", f) 将 return

"a >= 2019-01-05"(表示a列大于等于"2019-01-05", 这是一个字符串，而不是 Date 因为 paste() 的输出总是字符)

上面的说法没有意义，因为字符串是无法比较的。所以你需要通过unclass()或as.numeric()将输入的日期转换为数字，例如

foo(d, f = unclass(as.Date("2019-01-05")), var = "a")

并且语句会return"a >= 17901"，这是一个正常的逻辑语句。

输出

foo(d, f = unclass(as.Date("2019-01-05")), var = "a")

#            a b
# 1 2019-01-05 1
# 2 2019-01-06 1
# 3 2019-01-07 1

请注意 "a >= 17901" 会成功，因为日期（列 a）可以与数字（17910）进行比较。

具有过滤功能的日期条件的非标准评估

Non standard evaluation of date condition with filter function

r

dplyr

nse