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我正在尝试创建一个自定义函数，该函数允许我使用该standardize包将混合效果标准化应用于大型 dplyr 数据框。

尽管尝试了各种形式的 quosure、using !!、惰性求值和 using，但我将函数参数解析为标准化函数一直没有成功do.call。

我已经查看了这些线程（1、2）中的信息并尝试实施它们。

# example_df

df <- data.frame(
subject = rep( c("01", "02", "03", "04", "05"), 1, each = 5),
time = rep(1:5, 5),
x = rnorm(25, 0, 1) )
library(dplyr)
df <- tbl_df(df) %>% mutate(subject = factor(subject))

library(standardize)

quick_mixed_efx <- function(df, col){
st_x <- standardize(!!col ~ time + 1| subject, data = df)}

quick_mixed_efx(df, x)

eval 中的错误（predvars、data、env）：找不到对象“x”

另一个（失败的）尝试：

q_m_efx_2 <- function(df, col){
s_form <- !! col ~ time + 1 | subject
st_x <- do.call("standardize", list(formula = s_form, data = df))
return(st_x) }

q_m_efx2(df, x)给出同样的错误。

理想情况下，我希望能够直接从函数中提取标准化数据：

st_x <- standardize(x ~ time + 1|subject, data = df)

st_x$data$x

在函数之外可以正常工作

我哪里错了？

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该!!语法由rlang包实现，仅可用于期望此类值的函数（例如“tidyverse”包中的函数）。这不是处理非标准评估的通用方法。特别是，当前版本的standardize不支持这种用于变量扩展的语法。因此，您必须使用更传统的方法。

substitute()这是使用函数重写函数的方法

quick_mixed_efx <- function(df, col) {
  form <- substitute(col ~ time + 1| subject)
  standardize(form, data = df)}

quick_mixed_efx(df, x)
于 2018-08-13T19:13:41.383 回答