试图排除
- 调用中的多个列
tidyr::gather() - 通过字符向量参数（的输出
shiny::selectInput）而不是通过... - 以程序化的方式
我将如何使用整洁的 eval 功能来做到这一点？
由于我通过单个函数参数传递多个列名，因此我认为我需要使用!!!(unquote-splicing) 而不是Programming with dplyr!!中所述。但这似乎并不能很好地发挥作用，而且似乎是造成了麻烦。tidyselect::vars_select()-
这是我想做的基本事情：
library(magrittr)
gather_data_1 <- function(dat, ...) {
dat %>% tidyr::gather("key", "value", ...)
}
mtcars %>% gather_data_1(-mpg, -cyl) %>% head()
#> mpg cyl key value
#> 1 21.0 6 disp 160
#> 2 21.0 6 disp 160
#> 3 22.8 4 disp 108
#> 4 21.4 6 disp 258
#> 5 18.7 8 disp 360
#> 6 18.1 6 disp 225
但我想通过单个参数传递列名（就像在闪亮的应用程序中一样，它也将通过它提供服务input$<select_input_id>）：
gather_data_2 <- function(dat, exclude) {
exclude <- rlang::syms(exclude)
dat %>% tidyr::gather("key", "value", -!!!exclude)
}
mtcars %>% gather_data_2(exclude = c("mpg", "cyl"))
#> Error: Can't use `!!!` at top level
然后我试着看看-是不是问题：
gather_data_3 <- function(dat, exclude) {
exclude <- rlang::syms(exclude)
dat %>% tidyr::gather("key", "value", !!!exclude)
}
mtcars %>% gather_data_3(exclude = c("mpg", "cyl")) %>% head()
#> disp hp drat wt qsec vs am gear carb key value
#> 1 160 110 3.90 2.620 16.46 0 1 4 4 mpg 21.0
#> 2 160 110 3.90 2.875 17.02 0 1 4 4 mpg 21.0
#> 3 108 93 3.85 2.320 18.61 1 1 4 1 mpg 22.8
#> 4 258 110 3.08 3.215 19.44 1 0 3 1 mpg 21.4
#> 5 360 175 3.15 3.440 17.02 0 0 3 2 mpg 18.7
#> 6 225 105 2.76 3.460 20.22 1 0 3 1 mpg 18.1
这似乎行得通。
然后我尝试-输入实际的符号名称，但这不起作用（至少是我尝试的方式;-)）：
gather_data_4 <- function(dat, exclude) {
exclude <- rlang::syms(sprintf("-%s", exclude))
dat %>% tidyr::gather("key", "value", !!!exclude)
}
mtcars %>% gather_data_4(exclude = c("mpg", "cyl"))
#> Error in .f(.x[[i]], ...): object '-mpg' not found
[1]: https://dplyr.tidyverse.org/articles/programming.html#unquote-splicing
编辑
在莱昂内尔的帮助下，我能够拼凑起来：
gather_data_6 <- function(dat, exclude) {
dat %>% tidyr::gather("key", "value", -c(rlang::UQS(exclude)))
}
mtcars %>% gather_data_6(exclude = c("mpg", "cyl")) %>% head()
#> mpg cyl key value
#> 1 21.0 6 disp 160
#> 2 21.0 6 disp 160
#> 3 22.8 4 disp 108
#> 4 21.4 6 disp 258
#> 5 18.7 8 disp 360
#> 6 18.1 6 disp 225
甚至简化：
gather_data_7 <- function(dat, exclude) {
dat %>% tidyr::gather("key", "value", -c(!!!exclude))
}
mtcars %>% gather_data_7(exclude = c("mpg", "cyl")) %>% head()
#> mpg cyl key value
#> 1 21.0 6 disp 160
#> 2 21.0 6 disp 160
#> 3 22.8 4 disp 108
#> 4 21.4 6 disp 258
#> 5 18.7 8 disp 360
#> 6 18.1 6 disp 225
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