重命名后如何使用整洁的 eval 引用函数内的变量？

如何解决重命名后如何使用整洁的 eval 引用函数内的变量？

是否可以在使用 tidy 评估重命名后引用变量名称？例如，我想编写一个与以下代码执行相同操作但允许在函数参数中指定新变量名称的函数：

library(tidyverse)

mtcars %>% 
  rename(cylinder = cyl) %>% 
  group_by(cylinder) %>% 
  summarize(mean_mpg = mean(mpg))

但是，我被困在 group_by 行（在下面的代码中），因为 !!varname 和 {{ varname }} 都不能替代问号。我假设 !!varname 不起作用，因为它扩展为字符串；并且 {{ varname }} 不起作用，因为调用该函数时不存在具有新名称的列。我也没有看到使用 glue 语法的方法，因为该行中没有分配任何内容。

my_rename <- function(df,varname) {
  df %>% 
    rename("{varname}" := cyl) %>% 
    group_by(???) %>%
    summarize(mean_mpg = mean(mpg))
}

解决方法

使用 {{varname}} 运行两者似乎可行

my_rename <- function(df,varname) {
  df %>% 
    rename({{varname}} := cyl) %>% 
    group_by({{varname}}) %>%
    summarize(mean_mpg = mean(mpg))
}

my_rename(mtcars,cylinder)

# A tibble: 3 x 2
  cylinder mean_mpg
     <dbl>    <dbl>
1        4     26.7
2        6     19.7
3        8     15.1

,

为了让您的函数工作，您首先必须解除自定义参数名称。为此，我们可以使用 ensym 或 enquo 函数来解除用户定义的参数。之后，您应该使用 bang bang (!!) 运算符取消引用它。

my_rename <- function(df,varname) {
  varname <- ensym(varname)
  
  df %>% 
    rename(!!varname := cyl) %>% 
    group_by(!!varname) %>%
    summarize(mean_mpg = mean(mpg))
}

my_rename(mtcars,cylinder)

# A tibble: 3 x 2
  cylinder mean_mpg
     <dbl>    <dbl>
1        4     26.7
2        6     19.7
3        8     15.1

这是我们使用 enquo 函数代替 ensym 的另一种方式：

my_rename <- function(df,varname) {
  varname <- enquo(varname)
  
  df %>% 
    rename(!!varname := cyl) %>% 
    group_by(!!varname) %>%
    summarize(mean_mpg = mean(mpg))
}

# A tibble: 3 x 2
  cylinder mean_mpg
     <dbl>    <dbl>
1        4     26.7
2        6     19.7
3        8     15.1

,

关于粘合语法，您需要 "{{ varname }}" := 而不是 "{varname}"。简单的 curl 是普通的胶水语法，它获取一个字符串inside 一个变量。双卷曲是扩展的胶水语法，它查看跨 函数参数以查看用户键入的内容。所以正确的语法是：

my_rename <- function(df,varname) {
  df %>% 
    rename("{{ varname }}" := cyl) %>% 
    group_by({{ varname }}) %>%
    summarize(mean_mpg = mean(mpg))
}

my_rename(mtcars,cylinder)
#> # A tibble: 3 x 2
#>   cylinder mean_mpg
#>      <dbl>    <dbl>
#> 1        4     26.7
#> 2        6     19.7
#> 3        8     15.1

现在让我们用您的原始代码解压缩行为：

my_rename <- function(df,varname) {
  df %>%
    rename("{varname}" := cyl)
}

my_rename(mtcars,cylinder)
#> Error: object 'cylinder' not found

这里的问题是 "{varname"} 本质上是这样做的：

cylinder
#> Error: object 'cylinder' not found

取而代之的是：

rlang::quo(cylinder)
#> <quosure>
#> expr: ^cylinder
#> env:  global