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我正在制作一个应该能够为其第一个参数处理多个类的函数：公式、字符、tidy-selection、var 名称......然后目标是使用 tidyselection tidyselect::vars_select，除了裸公式。

问题是当我测试这个参数的类时，如果该值是一个要整齐选择的名称，它会抛出一个错误，因为它会被认为是一个未找到的对象。

我找到了一个解决方法tryCatch，如果它的评估失败（因此如果它不存在于这个范围内），它会引用第一个参数。 

library(rlang)
foo=function(.vars){
    .vars2=tryCatch(.vars, error=function(e) enquo(.vars))
    print(class(.vars2))
    print(class(.vars))
}

foo(Species) 
# [1] "quosure" "formula"
# Error in print(class(.vars)) : object 'Species' not found
# In addition: Warning message:
# In print(class(.vars)) : restarting interrupted promise evaluation

foo(~Species)
# [1] "formula"
# [1] "formula"

foo(1) 
# [1] "numeric"
# [1] "numeric"

foo("Species")
# [1] "character"
# [1] "character"

这对我来说似乎并不干净，因为我在没有过滤我的具体案例的情况下捕获了所有错误。

是否有一个内置函数来测试这个，或者比这个解决方法更干净的解决方案？

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我认为以下是您正在尝试做的事情（此处仅使用 base R）。 

foo=function(.vars) {
  .vars2 = substitute(.vars)
  ifelse(is.symbol(.vars2), class(.vars2), class(.vars))
  }

foo(Species) 
#[1] "name"
foo(~Species)
#[1] "formula"
foo(1)
#[1] "numeric"
foo("Species")
#[1] "character"
于 2020-03-21T14:13:38.067 回答
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我不认为有一个功能可以让您避免沿不同输入类型的结构化控制流。

library(rlang)
library(tidyselect)
library(dplyr)

foo <- function(df, .vars){
  en_vars <- enquo(.vars)
  var_expr <- quo_get_expr(en_vars)
  
  if (is.name(var_expr)){
    vars_select(names(df), !! en_vars)
  } else if (is_formula(var_expr)) {
    vars_select(names(df), all.vars(.vars))
  } else {
    vars_select(names(df), .vars)
  }
}

iris_tbl <- as_tibble(iris)

foo(iris_tbl, Species) 
#>   Species 
#> "Species"

foo(iris_tbl, ~Species)
#>   Species 
#> "Species"

foo(iris_tbl, 1) 
#> Note: Using an external vector in selections is ambiguous.
#> ℹ Use `all_of(.vars)` instead of `.vars` to silence this message.
#> ℹ See <https://tidyselect.r-lib.org/reference/faq-external-vector.html>.
#> This message is displayed once per session.
#>   Sepal.Length 
#> "Sepal.Length"

foo(iris_tbl, "Species")
#>   Species 
#> "Species"

由reprex 包（v0.3.0）于 2020-06-21 创建

于 2020-06-20T22:25:46.890 回答