在 R (rlang/tidyevaluation) 中将 `c(x, y)` 作为函数参数转换为 `c("x", "y")`

Question

我想让我函数的用户以统一的数据屏蔽方式输入变量，即 fun(x, c(y, z)) 而不是 fun("x", c("y", "z"))，但是当他们输入像 c(y, z) 这样的参数时，我希望能够将其用作字符向量，例如 c("y", "z").

我确实有一个严重矫枉过正的解决方法来处理列名。也就是说，我在 dpylr::select() 调用中使用 {{，然后提取列名称：

fun_overkill <- function(data, cols) {
  data_subset <- dplyr::select(data, {{cols}})
  
  args_as_character_vector <- colnames(data_subset)
  
  args_as_character_vector
}

fun_overkill(mtcars, c(mpg, drat))

显然，这不是最好的方法，它不能推广到我的向量参数不代表列名的情况。

我怀疑 {rlang} 可能有答案，但有太多选择，我不明白这些术语。

这可能有用的情况是创建模型公式，因为您可以在从字符向量创建的字符串上使用 as.formula：

rhs <- paste(fun_overkill(mtcars, c(mpg, drat)), collapse = " + ")
lhs <- "~ "
as.formula(paste0(lhs, rhs))

Answer 1

一种方法是使用 enexpr() 捕获表达式的 cols 变量（enquo() 也可以），然后使用 [=14= 从表达式中获取参数].这些现在是一个符号列表，因此您需要遍历它们以使它们成为具有 as_string().

的字符

library(rlang)

fun <- function(data, cols) {
  vars <- call_args(enexpr(cols))
  vapply(vars, as_string, character(1), USE.NAMES = FALSE)
}

(fun(mtcars, c(mpg, drat)))
#> [1] "mpg"  "drat"


rhs <- paste(fun(mtcars, c(mpg, drat)), collapse = " + ")
lhs <- "~ "
as.formula(paste0(lhs, rhs))
#> ~mpg + drat

^{由 reprex package (v2.0.1)}

于 2021-09-03 创建

公平地说，这里根本不需要 data 参数。它就在那里，因为它在您的示例中就在那里。

在 R (rlang/tidyevaluation) 中将 `c(x, y)` 作为函数参数转换为 `c("x", "y")`

Convert `c(x, y)` as function argument to `c("x", "y")` in R (rlang/tidyevaluation)

r

rlang

tidyeval