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我是 tidy eval 的新手，并试图编写通用函数——我现在正在努力解决的一件事是为分类变量编写多个过滤条件。这就是我现在正在使用的-

create_expr <- function(name, val){
   if(!is.null(val))
     val <- paste0("c('", paste0(val, collapse = "','"), "')")
   paste(name, "%in%", val)
}

my_filter <- function(df, cols, conds){
#   Args: 
#     df: dataframe which is to be filtered
#     cols: list of column names which are to be filtered
#     conds: corresponding values for each column which need to be filtered

cols <- as.list(cols)
conds <- as.list(conds)

args <- mapply(create_expr, cols, conds, SIMPLIFY = F)

if(!length(args))
  stop(cat("No filters provided"))

df <- df %>% filter_(paste(unlist(args), collapse = " & "))
return(df)
}

my_filter(gapminder, cols = list("continent", "country"), 
                     conds = list("Europe", c("Albania", "France")))

我想知道如何使用整洁的评估实践来重写它。我找到了有关将 quos() 用于多个参数的材料，但正如您所见，我在这里有两个不同的参数列表，它们需要相互映射。

任何帮助表示赞赏，谢谢！

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使用 tidyverse，您可以将该函数重写为

library(dplyr)
library(purrr) # for map2()

my_filter <- function(df, cols, conds){     
  fp <- map2(cols, conds, function(x, y) quo((!!(as.name(x))) %in% !!y))
  filter(df, !!!fp)
}

my_filter(gapminder::gapminder, cols = list("continent", "country"), 
          conds = list("Europe", c("Albania", "France")))

这相当于

filter(gapminder, continent %in% "Europe", country %in% c("Albania", "France"))

这样做的主要原因是您可以将多个参数传递给filter()并且它们与&. 并且map2()只是一个 tidyverse 等价于mapply两个对象进行迭代。

于 2018-03-02T19:21:58.057 回答