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我已经阅读了几本关于编程的指南dplyr进行编程的指南，但我仍然对如何解决使用非标准评估 (NSE) 评估构造/连接字符串的问题感到困惑。我意识到有比使用 NSE 更好的方法来解决这个例子，但我想学习如何去做。

t <- tibble( x_01 = c(1, 2, 3), x_02 = c(4, 5, 6))
i <- 1

这是我想要的结果，但希望mutate()构建变量：

t %>% mutate(d_01 = x_01 * 2)
#>   A tibble: 3 x 3
#>   x_01  x_02  d_01
#>   <dbl> <dbl> <dbl>
#> 1  1.00  4.00  2.00
#> 2  2.00  5.00  4.00
#> 3  3.00  6.00  6.00

这是我的第一次尝试，尝试使用字符串：

new <- sprintf("d_%02d", i)
var <- sprintf("x_%02d", i)
t %>% mutate(new = var * 2)
#> Error in mutate_impl(.data, dots) : 
#> Evaluation error: non-numeric argument to binary operator.

这是我的第二次尝试，尝试使用 quosures：

new <- rlang::quo(sprintf("d_%02d", i))
var <- rlang::quo(sprintf("x_%02d", i))
t %>% mutate(!!new = !!var * 2)
#> Error: unexpected '=' in "t %>% mutate(!!new ="

这是我的第三次尝试，尝试使用 quosures 和:=运算符：

new <- rlang::quo(sprintf("d_%02d", i))
var <- rlang::quo(sprintf("x_%02d", i))
t %>% mutate(!!new := !!var * 2)
#> Error in var * 2 : non-numeric argument to binary operator
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sym像这样使用:=：

library(dplyr)
library(rlang)

t <- tibble( x_01 = c(1, 2, 3), x_02 = c(4, 5, 6))
i <- 1

new <- sym(sprintf("d_%02d", i))
var <- sym(sprintf("x_%02d", i))
t %>% mutate(!!new := (!!var) * 2)

给予：

# A tibble: 3 x 3
   x_01  x_02  d_01
  <dbl> <dbl> <dbl>
1     1     4     2
2     2     5     4
3     3     6     6

另请注意，这在基础 R 中是微不足道的：

tdf <- data.frame( x_01 = c(1, 2, 3), x_02 = c(4, 5, 6))
i <- 1

new <- sprintf("d_%02d", i)
var <- sprintf("x_%02d", i)
tdf[[new]] <- 2 * tdf[[var]]
于 2018-01-01T21:20:41.900 回答
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friendlyeval在学习 tidy eval 时，您可能会发现 package很有用。它简化了 API 并使函数选择在此类情况下变得清晰。

您有两个要用作列名的字符串，因此您可以编写：

t <- tibble( x_01 = c(1, 2, 3), x_02 = c(4, 5, 6))
i <- 1

new <- sprintf("d_%02d", i)
var <- sprintf("x_%02d", i)
t %>% mutate(!!treat_string_as_col(new) := 
               !!treat_string_as_col(var) * 2)

您可以friendlyeval随时使用 RStudio 插件将代码转换为简洁的 eval 代码。考虑到您的学习目标，这可能会有所帮助。

于 2018-06-24T09:39:14.713 回答