标签: rlang

f <- function(x) enquo(x)

e <- f()
#<quosure: empty>
#~

这些都不起作用:

> is_empty(e)
[1] FALSE
> is_missing(e)
[1] FALSE
> is_false(e)
[1] FALSE
> is_quosure(e)
[1] TRUE

我希望能够以编程方式使用dplyr's case_when来替换基本R cut()函数.

目前,case_when可以通过NSE与外部参数一起使用,如:

library(dplyr)
library(rlang)

patterns <- list(
  x <= 2 ~ "<=2",
  x <= 4 ~ "2<->4",
  x > 4 ~ ">4"
 )
 x <- 1:10
 case_when(!!!patterns)

我想要做的是:在变异中使用另一个变量

这个想法会是这样的,虽然我无法弄清楚如何让它工作:

library(dplyr)
patterns_lazy <- list(
  !!quo(x) <= 2 ~ "<=2",
  !!quo(x) <= 4 ~ "2<->4",
  !!quo(x) > 4 ~ ">4"
)
x <- "cyl"
mtcars %>% mutate(ABC = case_when(!!!patterns_lazy))

我希望能够定义我想要过滤的列(在字符串内),并检索这样的东西(这个例子不起作用,因为它是所需的语法):

x <- "cyl"
mtcars %>%
  select(cyl) %>%
  mutate(ABC = case_when(!!!patterns_lazy)) %>%
  head()

  cyl ABC
1   6 …

我一直在使用dplyr的quosures:

library(dplyr)
library(ggplot2)

thing <- quo(clarity)
diamonds %>% select(!!thing)
print(paste("looking at", thing))

[1]"看着〜""看清晰度"

我真的想打印出放入现状的字符串值,但只能得到以下内容:

print(thing)

<quosure:global>

〜清晰度

print(thing[2])

明晰()

substr(thing[2],1, nchar(thing[2]))

[1]"清晰度"

有没有更简单的方法来"取消引用"quo()？

一段时间以来，我一直试图了解 tidy eval 或如何在 tidyverse 中使用变量，但我似乎从未完全掌握它。

例如，我试图将 ggplot 与变量映射一起使用。这将是基本的 R 版本：

library(ggplot2)
var1 = "wt"
var2 = "mpg"
ggplot(mtcars, aes(x = get(var1), y = get(var2))) + geom_point()

但是，根据我所看到的所有文档和讨论，“正确”的 quasiquotation 方式是：

ggplot(mtcars, aes(x = !!sym(var1), y = !!sym(var2))) + geom_point()

也许这更类似于：

ggplot(mtcars, aes(x = !!as.symbol(var1), y = !!as.symbol(var2))) + geom_point()

该get()方法对我来说更短且更具可读性。为什么 tidyverse 社区会回避它？

这是错误消息：

错误：loadNamespace(i, c(lib.loc, .libPaths()), versionCheck = vI[[i]]) 中“ggplot2”的包或命名空间加载失败：命名空间“rlang”0.3.4 已经加载，但是>= 0.4.0 是必需的

除了警告消息：

包 'ggplot2' 是在 R 版本 3.6.1 下构建的

请帮忙。非常感谢。

我刚刚在tidyverse 风格指南{{ }}2.2.3 节中遇到了“拥抱运算符” 。

{{ }}R 中的拥抱运算符有什么作用？

我在RConf 上看到 Hadley 的演讲，他提到在 tidy evals 中使用双括号调用变量。

我搜索了谷歌，但我找不到任何关于何时使用它们的信息。

dplyr 中双括号的用例是什么？

我想要一个灵活的函数，summarize其中使用：

\n
1. 聚合函数由用户给出
\n
2. 聚合函数可能会使用更多参数来引用数据本身中的变量。
\n

一个很好的例子是用户提供fun=weighted.mean()并指定权重参数w。

现在，我正在尝试使用.... 问题是我找不到一种方法来...引用数据框中的变量？下面的示例是使用 给出的across()，但如果我使用 ，也会发生同样的情况summarize_at()

谢谢！！

library(tidyverse)\nfo1 <- function(df, fun=mean, ...){\n  df %>% \n    group_by(Species) %>% \n    summarise(across(starts_with("sepal"), fun, ...))\n}\n\nfo1(iris)\n#> `summarise()` ungrouping output (override with `.groups` argument)\n#> # A tibble: 3 x 3\n#>   Species    Sepal.Length Sepal.Width\n#>   <fct>             <dbl>       <dbl>\n#> 1 setosa             5.01        3.43\n#> 2 versicolor         5.94        2.77\n#> 3 virginica          6.59        2.97\nfo1(iris, fun=weighted.mean)\n#> `summarise()` ungrouping output (override …

我再次对如何实现这一目标感到困惑：

鉴于此数据框：

df <- tibble(
  foo = c(1,0,1),
  bar = c(1,1,1),
  foobar = c(0,1,1)
)

这个向量：

to_sum <- c("foo", "bar")

我想获得列中值的行式总和to_sum。

期望的输出：

# A tibble: 3 x 4
# Rowwise: 
    foo   bar foobar   sum
  <dbl> <dbl>  <dbl> <dbl>
1     1     1      0     2
2     0     1      1     1
3     1     1      1     2

输入它是有效的（显然）。

df %>% rowwise() %>% 
  mutate(
    sum = sum(foo, bar)
  )

这不会：

df %>% rowwise() %>% 
  mutate(
    sum = sum(to_sum)
  )

我理解，因为如果我要尝试：

df %>% rowwise() …

在这个问题的最终目标是构建以下未评估使用呼叫[R “的计算上的语言，在那里list，a_name并50L从参数提供。

list(a_name = 50L)

内部看起来像

str(quote(list(a_name = 50L)))
# language list(a_name = 50L)

str(as.list(quote(list(a_name = 50L))))
#List of 2
# $       : symbol list
# $ a_name: int 50

我将把我的变量放在一个列表中，这样进一步的代码就会更清晰。

params = list(my_fun = as.name("list"), my_name = "a_name", my_value = 50L)

# What I tried so far?

# 1. The first thing that one would try

substitute(my_fun(my_name = my_value),
           params)
#list(my_name = 50L) ## `my_name` was not substituted!

# 2. …