dplyr 0.7.5更改select()行为

Question

当使用命名向量指定列时,dplyr 0.7.5中的select()从dplyr 0.7.4返回不同的结果.

library(dplyr)                               
df <- data.frame(a = 1:5, b = 6:10, c = 11:15)
print(df)                                     
#>   a  b  c
#> 1 1  6 11
#> 2 2  7 12
#> 3 3  8 13
#> 4 4  9 14
#> 5 5 10 15

# a named vector
cols <- c(x = 'a', y = 'b', z = 'c')          
print(cols)                                   
#>  x   y   z 
#> "a" "b" "c"

# with dplyr 0.7.4
# returns column names with vector values
select(df, cols)                              
#>   a  b  c
#> 1 1  6 11
#> 2 2  7 12
#> 3 3  8 13
#> 4 4  9 14
#> 5 5 10 15

# with dplyr 0.7.5
# returns column names with vector names
select(df, cols)                              
#>   x  y  z
#> 1 1  6 11
#> 2 2  7 12
#> 3 3  8 13
#> 4 4  9 14
#> 5 5 10 15

这是一个错误还是一个功能？

Answer 1

IMO 它可能被认为是 0.7.4 中的错误，现在已修复/更加用户友好。

随着转移到tidyselect，逻辑变得更加复杂了。如果dplyr::select_vars与新版本tidyselect::vars_select（这些分别是 0.7.4 和 0.7.5 中使用的变体）进行比较，您会发现下面的行丢失了 0.7.4 中命名和引用dplyr:::select.data.frame（字符串）情况的名称：

ind_list <- map_if(ind_list, is_character, match_var, table = vars)

# example:
dplyr:::select.data.frame(mtcars, c(a = "mpg", b = "disp"))

请注意，这通常不是命名向量的问题，因为典型的不带引号的情况总是好的：

dplyr:::select.data.frame(mtcars, c(a = mpg, b = disp))
# (here the names are indeed "a" and "b" afterwards)

有一行代码处理以下用法c()：

ind_list <- map_if(ind_list, !is_helper, eval_tidy, data = names_list)

eval_tidy来自rlang包，并且在上面的行中将为有问题的调用返回以下内容：

[[1]]
 a      b 
 "mpg" "disp" 

现在有了tidyselect，我们有了一些额外的处理，请参阅https://github.com/tidyverse/tidyselect/blob/master/R/vars-select.R。

特别是，vars_select_eval有以下行，它正在处理 的使用c()：

ind_list <- map_if(quos, !is_helper, overscope_eval_next, overscope = overscope)

overscope_eval_next再次来自rlang包并调用相同的例程eval_tidy，但它接收处理字符串的超出范围的变体（通过参数）。看。因此，在这一行之后，情况变得与以下内容相同：c()overscopetidyselect:::vars_cc(a = "mpg", b = "disp")c(a = mpg, b = disp)

[[1]]
a b   # these are the names
1 3   # these are the positions of the selected cols

is_characterthen 在后续代码中不再成立，与上面的rlang::eval_tidy.

如果您查看 中的这些函数，考虑到上述情况，软弃用并支持 的rlang事实可能会让您感到困惑。但在这里我猜想这还没有被“清理”（命名不一致等问题也必须得到解决，所以它不仅仅是对调用的一行进行重写）。但最终现在可以以同样的方式使用，并且可能会如此。overscope_eval_nexteval_tidytidyselecteval_tidy