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我正在尝试使用 tidyeval(非标准评估)围绕“lm”编写一个函数。使用基本 R NSE,它可以工作:

lm_poly_raw <- function(df, y, x, degree = 1, ...){
  lm_formula <-
    substitute(expr = y ~ poly(x, degree, raw = TRUE),
               env = list(y = substitute(y),
                          x = substitute(x),
                          degree = degree))
  eval(lm(lm_formula, data = df, ...))
}

lm_poly_raw(mtcars, hp, mpg, degree = 2)

但是,我还没有想出如何使用tidyevaland来编写这个函数rlang。我认为substitute应该替换为 beenquo和 eval !!。Hadley 的 Adv-R 中有一些提示,但我无法弄清楚。

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以下是未来可能会在 rlang 中出现的公式构造函数:

f <- function(x, y, flatten = TRUE) {
  x <- enquo(x)
  y <- enquo(y)

  # Environments should be the same
  # They could be different if forwarded through dots
  env <- get_env(x)
  stopifnot(identical(env, get_env(y)))

  # Flatten the quosures. This warns the user if nested quosures are
  # found. Those are not supported by functions like lm()
  if (flatten) {
    x <- quo_expr(x, warn = TRUE)
    y <- quo_expr(y, warn = TRUE)
  }

  new_formula(x, y, env = env)
}

# This can be used for unquoting symbols
var <- "cyl"
lm(f(disp, am + (!! sym(var))), data = mtcars)

棘手的部分是:

  • 如果通过不同的.... 我们需要对此进行检查。

  • 我们需要检查用户是否没有取消引用 quosures。lm()和 co 不支持这些。quo_expr()展平所有 quosures 并在发现一些时选择性地发出警告。

于 2017-10-22T08:58:44.277 回答