如何在函数内部使用 rlang::as_string() ?

how to use rlang::as_string() inside of a function?

我正在编写一个函数,其中我提供一个变量名作为符号。在函数的不同步骤中,我想将变量名称用作字符串。根据文档,rlang::as_string“将符号转换为字符串。”

这是一个基本示例。此函数 returns 带有标题为 mean.

的列的小标题
find_mean <- function(varname){
  tibble(mean = mean(pull(mtcars, {{varname}})))
> find_mean(qsec)
# A tibble: 1 × 1
   mean
  <dbl>
1  17.8

我想添加另一列,变量名称为字符串,如下所示:

# A tibble: 1 × 2
   mean variable
  <dbl> <chr>   
1  17.8 qsec   

我认为这会起作用。

find_mean <- function(varname){
  tibble(mean = mean(pull(mtcars, {{varname}})),
         variable = rlang::as_string({{varname}}))
}

但是它returns这个错误。

> find_mean(qsec)
 Error in ~qsec : object 'qsec' not found 

我知道我在 rlang 的非标准评估规则方面犯了一些基本错误,但谷歌搜索并没有帮助我解决这个问题。

我们可以使用 ensym 转换为 symbol 然后应用 as_string

find_mean <- function(varname){
  v1 <- rlang::as_string(rlang::ensym(varname))
  tibble(mean = mean(pull(mtcars, {{varname}})),
         variable = v1)
}

-测试

find_mean(qsec)
# A tibble: 1 x 2
   mean variable
  <dbl> <chr>   
1  17.8 qsec    

这也可以在 base R 中完成,即 deparse/substitute

> find_mean <- function(varname) deparse(substitute(varname))
 
> find_mean(qsec)
[1] "qsec"

这个也可以用。我们使用 enquo 来扩散用户定义的参数,并使用 !! bang-bang 运算符来强制计算它。 ensymenquo 之间的区别是第一个 returns 是原始表达式,而后者 returns 是一个 quosure,这是一个绑定到环境的表达式。因此,为了访问表达式并将其转换为字符串,我们需要使用 rlang::get_expr 并用 as_stringpaste:

包装它
library(rlang)

find_mean <- function(varname){
  tibble(mean = mean(pull(mtcars, !!enquo(varname))),
         variable = paste(get_expr(enquo(varname))))
}

# A tibble: 1 x 2
   mean variable
  <dbl> <chr>   
1  17.8 qsec