有人可以解释一下，我们需要什么!!，!!!或者{{}}需要什么操作员吗rlang？我试图了解更多有关准引用的知识，但没有得到任何结果。

我已经在 Stack 上找到了几篇关于 curly-curly 运算符的帖子，并且了解我们{{在将数据帧的变量（或对象的其他子对象）传递到函数中时使用它。但在阅读了有关引用/取消引用的内容后，我对所有这些运算符及其用法完全感到困惑。

为什么我们需要它，为什么有些函数没有它就无法读取参数，最后，它们实际上是如何工作的？

如果您以最简单的方式给出答案，即使我也能理解（也许有例子？），我将不胜感激。

下面我编写了一个snafu()计算新变量的简单函数snafu_var。

library(dplyr)

df <- mtcars %>% select(am, cyl) %>% slice(1:5)

snafu <- function(data, var1, var2){
  require(dplyr)

  var1 <- enquo(var1)
  var2 <- enquo(var2)

  data %>% mutate(snafu_var = !!var1 + !!var2)
}

snafu(df, var1 = am, var2 = cyl)

现在我想嵌套snafu()在另一个函数中foobar()，该函数将利用 . 创建的变量snafu()。

foobar <- function(data, var1, var2) {
  require(dplyr)

  data <- snafu(data, var1, var2)

  data %>% mutate(foo_var = snafu_var + 1)
}

foobar(df, var1 = am, var2 = cyl)

我在两个问题上苦苦挣扎（可能相关）：

1) 中的嵌套函数 …

我正在尝试搜索数据库,然后"derived_name"在下面的可重现示例中使用从原始搜索派生的名称标记输出.我正在使用dplyr管道%>%,我在准静态评估和/或非标准评估方面遇到了麻烦.具体而言,使用在最终函数中count_colname派生自的字符对象无法对数据帧进行子集化."derived_name"top_n()

search_name <- "derived_name"
set.seed(1)
letrs <- letters[rnorm(52, 13.5, 5)]
letrs_count.df <- letrs %>%
    table() %>%
    as.data.frame()
count_colname <- paste0(search_name, "_letr_count")
colnames(letrs_count.df) <- c("letr", count_colname)
letrs_top.df <- letrs_count.df %>%
    top_n(5, count_colname)
identical(letrs_top.df, letrs_count.df)
# [1] TRUE

根据这个讨论,我认为上面的代码可行.而这篇文章引起我去尝试top_n_(),这似乎不存在.

我正在学习vignette("programming")哪个有点过头了.这篇文章让我尝试了!! sym()语法,这有效,但我不明白为什么!帮助理解为什么下面的代码工作将非常感激.谢谢.

colnames(letrs_count.df) <- c("letr", count_colname)
letrs_top.df <- letrs_count.df %>%
    top_n(5, (!! sym(count_colname)))
letrs_top.df
#   letr derived_name_letr_count
# 1    l                       5 …

我正在尝试编写一个自定义函数，在其中使用rlang's quasiquotation。此函数也在内部使用dplyr的join函数。我在下面提供了一个最小的工作示例来说明我的问题。

# needed libraries 
library(tidyverse)

# function definition
df_combiner <- function(data, x, group.by) {
  # check how many variables were entered for this grouping variable
  group.by <- as.list(rlang::quo_squash(rlang::enquo(group.by)))

  # based on number of arguments, select `group.by` in cases like `c(cyl)`,
  # the first list element after `quo_squash` will be `c` which we don't need,
  # but if we pass just `cyl`, there is no `c`, this will take care of that
  # issue …

我有一个“月”类型，大致是

newtype Month = Month Word8\n

Month构造函数未导出的地方；相反，一个函数

mon :: Word8 -> Maybe Month\nmon i = if i > 0 && i < 13\n        then Just $ Month i\n        else Nothing\n

被导出，仅当输入值在 1 和 12 之间（含 1 和 12）时才会返回一个值。

现在，使用Language.Haskell.TH.Quote，我定义了一个准引用 ... 运算符？...这允许我“在编译时”“创建” Month 的实例：

month :: QuasiQuoter\nmonth = QuasiQuoter { quoteDec  = error "quoteDec not implemented"\n                    , quoteType = error "quoteType not implemented"\n                    , quotePat  = "quotePat not implemented"\n                    , quoteExp = …

quasiquoted 列表`(1 ,@2 3)无效，因为 2 不是列表。但是，`(1 2 ,@3)是有效的，将返回一个点列表：(1 2 . 3)。我在 Common Lisp 和 Scheme 中观察到了这个结果。为什么可以在准引用列表的末尾对非列表使用取消引用拼接？为什么结果是点线表？

我怎样才能像这样插值：

{-# LANGUAGE QuasiQuotes #-}
import Text.RawString.QQ

myText :: Text -> Text
myText myVariable = [r|line one
line two
line tree
${ myVariable }
line five|]

myText' :: Text
myText' = myText "line four"

${ myVariable }作为文字打印，而不是插值，在这种情况下我可以做类似的事情来插值吗？

我需要编写一个dplyr函数来创建自定义面积图。所以这是我的尝试。

area_plot <- function(data, what, by){
  by <- ensym(by)
  what <- ensym(what)

  data %>% 
    filter(!is.na(!!by)) %>% 
    group_by(date, !!by) %>% 
    summarise(!!what := sum(!!what, na.rm = TRUE)) %>% 
    complete(date, !!by, fill = rlang::list2(!!what := 0)) %>% 
    ggplot(aes(date, !!what, fill = !!by)) +
    geom_area(position = 'stack') +
    scale_x_date(breaks = '1 month', date_labels = '%Y-%m', expand = c(.01, .01)) +
    theme_minimal() +
    theme(axis.text.x = element_text(angle = 90, vjust = .4)) +
    labs(fill = '')
}

但是我一直想知道是否有任何默认值的by参数将输出geom_area所有组的图。我知道我可以if用来定义ggplot2首先使用的数据，然后在函数中执行以下操作： …

问题

{{}}包中的运算符使得rlang将列名作为函数参数传递（又名准引用）变得非常容易。我理解rlang是为了使用tidyverse，但是有没有办法{{}}使用data.table？

{{}} 与 dplyr 的预期用途

test_dplyr <- function(dt, col1, col2){
  
  temp <- dt %>%
            group_by( {{col2}} ) %>%
            summarise(test = mean( {{col1}} ))

  return(temp)
}

test_dplyr(dt=iris, col1=Sepal.Length, col2=Species)

> # A tibble: 3 x 2
>   Species     test
>   <fct>      <dbl>
> 1 setosa      5.01
> 2 versicolor  5.94
> 3 virginica   6.59

尝试将 {{}} 与 data.table 一起使用失败

理想情况下，这是我想做的，但它返回一个错误。

test_dt2 <- function(dt, col1, col2){
  
  data.table::setDT(dt)
  temp <- dt[, …

我试图将我的头缠在准引号上，以便可以与data.table电话一起使用。这是一个例子：

library(data.table)
library(rlang)
dt <- data.table(col1 = 1:10, col2 = 11:20)

dt[, col1]

如果我想将其包装到函数中，该怎么做？我试过了：

foo <- function(dt, col) {
  col <- quo(col)

  expr(dt[, !!col1])
}

foo(dt, col1)

但是得到Error in enexpr(expr) : object 'col1' not found。我认为我缺少一些步骤，因此data.table对的评价与有所不同dplyr。

这个问题与将变量传递给使用 `enquo()` 的函数有关。

我有一个更高的函数，其参数为 tibble ( dat) 和 dat ( ) 中感兴趣的列variables_of_interest_in_dat。在该函数中，有一个对我想要传递给的另一个函数的调用variables_of_interest_in_dat。

higher_function <- function(dat, variables_of_interest_in_dat){
    variables_of_interest_in_dat <- enquos(variables_of_interest_in_dat)

    lower_function(dat, ???variables_of_interest_in_dat???)
    }
    
lower_function <- function(dat, variables_of_interest_in_dat){
    variables_of_interest_in_dat <- enquos(variables_of_interest_in_dat)
       
    dat %>%
         select(!!!variables_of_interest_in_dat)
    }

传递给 lower_function 的推荐方法是什么variables_of_interest_in_dat？

我已经尝试过lower_function(dat, !!!variables_of_interest_in_dat)，但是当我运行时higher_function(mtcars, cyl)返回“错误：无法!!!在顶层使用。”

在相关帖子中，higher_function 在将变量传递给 lower 函数之前并未对变量进行 enquo。

谢谢