我想了解如何将表示表达式的字符串传递给dplyr,以便将字符串中提到的变量作为dataframe中列的表达式进行计算。关于这个主题的main vignette介绍了如何传入查询,而根本不讨论字符串。
很明显,在表示表达式时,quosures比字符串更安全、更清晰,所以当可以使用quosures时,我们当然应该避免使用字符串。然而,当使用R生态系统之外的工具时,比如javascript或YAML配置文件,人们通常必须使用字符串而不是quosure。
例如,假设我想要一个使用用户/调用者传入的表达式进行分组计数的函数。正如预期的那样,以下代码不起作用,因为dplyr使用非标准计算来解释group_by的参数。
library(tidyverse)
group_by_and_tally <- function(data, groups) {
data %>%
group_by(groups) %>%
tally()
}
my_groups <- c('2 * cyl', 'am')
mtcars %>%
group_by_and_tally(my_groups)
#> Error in grouped_df_impl(data, unname(vars), drop): Column `groups` is unknown在dplyr 0.5中,我们将使用标准评估,例如group_by_(.dots = groups),来处理这种情况。现在下划线动词被弃用了,我们应该如何在dplyr 0.7中做这样的事情呢?
在表达式只是列名的特殊情况下,我们可以使用this question的解决方案,但它们不适用于像2 * cyl这样不只是列名的更复杂的表达式。
发布于 2017-06-17 00:08:04
值得注意的是,在这个简单的示例中,我们可以控制如何创建表达式。因此,传递表达式的最佳方法是使用quos()直接构造和传递查询
library(tidyverse)
library(rlang)
group_by_and_tally <- function(data, groups) {
data %>%
group_by(UQS(groups)) %>%
tally()
}
my_groups <- quos(2 * cyl, am)
mtcars %>%
group_by_and_tally(my_groups)
#> # A tibble: 6 x 3
#> # Groups: 2 * cyl [?]
#> `2 * cyl` am n
#> <dbl> <dbl> <int>
#> 1 8 0 3
#> 2 8 1 8
#> 3 12 0 4
#> 4 12 1 3
#> 5 16 0 12
#> 6 16 1 2但是,如果我们以字符串的形式从外部源接收表达式,我们可以简单地先解析表达式,这会将它们转换为查询:
my_groups <- c('2 * cyl', 'am')
my_groups <- my_groups %>% map(parse_quosure)
mtcars %>%
group_by_and_tally(my_groups)
#> # A tibble: 6 x 3
#> # Groups: 2 * cyl [?]
#> `2 * cyl` am n
#> <dbl> <dbl> <int>
#> 1 8 0 3
#> 2 8 1 8
#> 3 12 0 4
#> 4 12 1 3
#> 5 16 0 12
#> 6 16 1 2同样,我们应该只在从外部源获得表达式时才这样做,否则我们应该直接在R源代码中进行查询。
https://stackoverflow.com/questions/44593596
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