dplyr 过滤器在具有相同参数名称的函数中无法按预期工作

Question

下面是我简单写的plumber api

library(plumber)
library(dplyr)


#* @apiTitle TESTS API

#* Returns json with filtered mtcars
#* @param carb 
#* @param gear 
#* @get /test2
#* @serializer unboxedJSON
function(carb,gear) {
  mtcars %>% filter(gear == as.numeric(gear),
                    carb == as.numeric(carb)) %>% 
    jsonlite::toJSON()

}

唉，当我调用它时，mtcars 数据没有像我期望的那样被过滤：

library(httr)
library(jsonlite)
library(dplyr)
response <- GET(url = 'http://127.0.0.1:3098/test2', 
                query = list(gear = 4,
                             carb = 4),
                encode="json")
content(response, encoding = "json") %>% fromJSON() %>% head()

   mpg cyl disp  hp drat    wt  qsec vs am gear carb
1 21.0   6  160 110 3.90 2.620 16.46  0  1    4    4
2 21.0   6  160 110 3.90 2.875 17.02  0  1    4    4
3 22.8   4  108  93 3.85 2.320 18.61  1  1    4    1
4 21.4   6  258 110 3.08 3.215 19.44  1  0    3    1
5 18.7   8  360 175 3.15 3.440 17.02  0  0    3    2
6 18.1   6  225 105 2.76 3.460 20.22  1  0    3    1

我做错了什么？

Answer 1

dplyr 和 friends¹ 很聪明，但他们无法区分对 gear（和 carb）的两个引用。例如，在 gear == as.numeric(gear) 中，您打算第一个引用框架内的 gear，第二个引用函数参数，但在这些函数中，gear 的第一个匹配项（在框架内，在功能环境内，在封闭环境内）获胜并用于所有参考。在这种情况下，它们都匹配框架的列，因此总是 TRUE（在本例中）。

尝试：

function(carb., gear.) {
  mtcars %>% filter(gear == as.numeric(gear.),
                    carb == as.numeric(carb.)) %>% 
    jsonlite::toJSON()

}

不幸的是 side-effect API 的论点不够美观。因此，如果您想保留它们的外观（或者有外部激励因素来保持它们 as-is），请快速重新分配。

function(carb, gear) {
  c. <- carb
  g. <- gear
  mtcars %>%
    filter(gear == as.numeric(g.),
           carb == as.numeric(c.)) %>% 
    jsonlite::toJSON()
}

旁注：我发现有时实现宽松过滤很有用，其中省略（或 intentionally-null）参数意味着不过滤。

function(carb = NA, gear = NA) {
  c. <- carb
  g. <- gear
  mtcars %>%
    filter(is.na(g.) | gear == as.numeric(g.),
           is.na(c.) | carb == as.numeric(c.)) %>% 
    jsonlite::toJSON()
}

另一个旁注：你在这里做双重 JSON 是有原因的吗？例如，我看到：

$ curl -s localhost:8000/test2?gear=4
"[{\"mpg\":21,\"cyl\":6,\"disp\":160,\"hp\":110,\"drat\":3.9,\"wt\":2.62,\"qsec\":16.46,\"vs\":0,\"am\":1,\"gear\":4,\"carb\":4},...]"

这是一个长字符串 return（注意引号）。许多解析器会将其视为字符串并保留它。（例如，管道 curl ... | jq . 没有 break-open 应该是 json，它只是 return 文字字符串。）

相反，如果您删除 toJSON，您会看到：

$ curl -s localhost:8000/test2?gear=4
[{"mpg":21,"cyl":6,"disp":160,"hp":110,"drat":3.9,"wt":2.62,"qsec":16.46,"vs":0,"am":1,"gear":4,"carb":4},...]

这是一个"proper"jsonreturn，可以正确解析。在 curl 调用正确解析输出后添加 | jq .：

$ curl -s localhost:8000/test2?gear=4 | jq .
[
  {
    "mpg": 21,
    "cyl": 6,
    "disp": 160,
    "hp": 110,
    "drat": 3.9,
    "wt": 2.62,
    "qsec": 16.46,
    "vs": 0,
    "am": 1,
    "gear": 4,
    "carb": 4
  },
  ...
]

备注：

我要注意，这不是 dplyr 独有的，不应该责怪那里。使用 base::with 和 base::within 可以看到相同的行为。比较两者：

func <- function(carb, gear) { browser(); 1; }
func(1, 3)
# Called from: func(1, 3)
debug at #1: [1] 1
c. <- carb
g. <- gear
with(mtcars, { gear == as.numeric(gear) & carb == as.numeric(carb); })
#  [1] TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE
# [16] TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE
# [31] TRUE TRUE
with(mtcars, { gear == as.numeric(g.) & carb == as.numeric(c.); })
#  [1] FALSE FALSE FALSE  TRUE FALSE  TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
# [13] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE  TRUE FALSE FALSE FALSE
# [25] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE

Answer 2

只需用 !! 取消对它们的引用:

function(carb,gear) {
  mtcars %>% filter(gear == as.numeric(!! gear),
                    carb == as.numeric(!! carb)) %>% 
    jsonlite::toJSON()

}

参见programming with dplyr。

dplyr 过滤器在具有相同参数名称的函数中无法按预期工作

dplyr filter not working as expected in function with same argument names

r

dplyr

plumber