dplyr/tidyevaluation:如何将mutate中的表达式作为字符串传递？

Question

我想编写一个有两个输入的函数:一个新变量的名称和一个数学表达式.两个参数都是字符串.

此函数应采用data.frame并添加指定的新变量,该变量应该是给定数学表达式的结果.

这是我尝试过的最小工作示例:

df <- tibble(A = 1:10, B = 1:10)
new_var <- "C"
expression <- "A + B"


example_fun <- function(new_var, expression) {
  new_var_sym <- sym(new_var)
  expression_sym <-  sym(expression)

  mutate(df, !! new_var_sym := !! expression_sym)
}

example_fun(new_var, expression)

这会产生以下错误:

Error in mutate_impl(.data, dots) : Binding not found: A + B.

当我在函数中包含mutate行时expr(),我得到了

mutate(df, `:=`(C, `A + B`))

似乎周围的蜱A + B不应该存在,但我无法弄清楚如何摆脱它们.至少,enquo()并quo_name()没有帮助.

Answer 1

我们可以将quosure/quote作为表达式,然后进行评估(!!).此外,lhs :=可以采用字符串,因此我们不需要将'new_var'转换为符号

library(tidyverse)
library(rlang)

expression <- quo(A + B)
example_fun <- function(new_var, expression) {


  df %>% 
      mutate(!! new_var := !! expression)
}

example_fun(new_var, expression)
# A tibble: 10 x 3
#       A     B     C
#   <int> <int> <int>
# 1     1     1     2
# 2     2     2     4
# 3     3     3     6
# 4     4     4     8
# 5     5     5    10
# 6     6     6    12
# 7     7     7    14
# 8     8     8    16
# 9     9     9    18
#10    10    10    20

如果我们真的想要作为character字符串传递,那么使用parse_expr

expression <- "A + B"
example_fun <- function(new_var, expression) {


  df %>%
     mutate(!! new_var := !! parse_expr(expression))
}

example_fun(new_var, expression)
# A tibble: 10 x 3
#       A     B     C
#   <int> <int> <int>
# 1     1     1     2
# 2     2     2     4
# 3     3     3     6
# 4     4     4     8
# 5     5     5    10
# 6     6     6    12
# 7     7     7    14
# 8     8     8    16
# 9     9     9    18
#10    10    10    20