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我正在尝试使用rlang编写自定义函数。虽然当函数涉及data参数时我可以这样做，但是当函数需要向量并且我需要使用$运算符时，我很难正确使用准引号。

这是一个玩具示例-

library(tidyverse)

# proper implementation
tryfn <- function(data, x, y) {
  # creating a dataframe
  data <-
    dplyr::select(
      .data = data,
      !!rlang::enquo(x),
      !!rlang::enquo(y)
    ) %>% # dropping unused levels
    dplyr::mutate(.data = ., 
                  !!rlang::enquo(x) := droplevels(as.factor(!!rlang::enquo(x))))

  # checking if data is getting imported properly
  print(data)

  # figuring out number of levels in the grouping factor
  return(length(levels(data$`!!rlang::enquo(x)`))[[1]])
}

# using the function
tryfn(ggplot2::msleep, vore, brainwt)

#> # A tibble: 83 x 2
#>    vore   brainwt
#>    <fct>    <dbl>
#>  1 carni NA      
#>  2 omni   0.0155 
#>  3 herbi NA      
#>  4 omni   0.00029
#>  5 herbi  0.423  
#>  6 herbi NA      
#>  7 carni NA      
#>  8 <NA>  NA      
#>  9 carni  0.07   
#> 10 herbi  0.0982 
#> # ... with 73 more rows

#> Warning: Unknown or uninitialised column: '!!rlang::enquo(x)'.
#> [1] 0

从这里可以看出，数据正在正确导入，但return值不正确，因为我不知道如何在运算符的上下文中使用 quasiquotation $。我怎样才能做到这一点？

4

2 回答 2

4

我们可以用 转换为character类as_name并用 提取[[。为避免使用 重复转换enquo，一次性完成，存储在标识符中并重复使用

tryfn <- function(data, x, y) {
 x <- rlang::enquo(x)
 y <- rlang::enquo(y)
  # creating a dataframe
  data <-
    dplyr::select(
      .data = data,
      !!x,
      !!y
    ) %>% # dropping unused levels
    dplyr::mutate(.data = ., 
                  !!x := droplevels(as.factor(!!x)))

  # checking if data is getting imported properly
  print(data)

  # figuring out number of levels in the grouping factor
  return(length(levels(data[[rlang::as_name(x)]]))[[1]])

}

-测试

tryfn(ggplot2::msleep, vore, brainwt)
# A tibble: 83 x 2
#   vore   brainwt
#   <fct>    <dbl>
# 1 carni NA      
# 2 omni   0.0155 
# 3 herbi NA      
# 4 omni   0.00029
# 5 herbi  0.423  
# 6 herbi NA      
# 7 carni NA      
# 8 <NA>  NA      
# 9 carni  0.07   
#10 herbi  0.0982 
# … with 73 more rows
#[1] 4
于 2019-06-30T15:35:12.873 回答
1

您可以使用dplyr::pull与select. 使用 rlang 0.4's{{...}}进行插值（enquo和!!一个）并简化一点，

library(tidyverse)

tryfn <- function(data, x, y) {
    data <- data %>% transmute({{x}} := as.factor({{x}}), {{y}})

    print(data)

    data %>% pull({{x}}) %>% nlevels()
}

tryfn(ggplot2::msleep, vore, brainwt)
#> # A tibble: 83 x 2
#>    vore   brainwt
#>    <fct>    <dbl>
#>  1 carni NA      
#>  2 omni   0.0155 
#>  3 herbi NA      
#>  4 omni   0.00029
#>  5 herbi  0.423  
#>  6 herbi NA      
#>  7 carni NA      
#>  8 <NA>  NA      
#>  9 carni  0.07   
#> 10 herbi  0.0982 
#> # … with 73 more rows
#> [1] 4
于 2019-06-30T17:58:10.150 回答