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Advanced R的第 19 章解释了expr()在函数内部没有用处。

但是，在以下情况下，如果没有expr().

假设我想在一个函数中对一个 tibble 进行分组。

data(iris)
iris %>% group_by(Species)

显而易见的方法是使用“卷曲卷曲”。

func_a <- function(data, grouping) {
  data %>% group_by({{grouping}})
}
func_a(iris, Species)

但是，如果我允许任意提供的表达式，则“卷曲”不起作用。

func_b <- function(data, ...) {
  data %>% group_by({{...}})
}
func_b(iris, Species)
# Error in (function (x)  : object 'Species' not found

最后，我发现我需要expr()让它工作。

func_c <- function(data, ...) {
  grouping <- expr(...)
  data %>% group_by(!!grouping)
}
func_c(iris, Species)

expr()Advanced R 中的示例是：

f1 <- function(x) expr(x)
f1(a + b + c)
#> x

我的主要问题是为什么func_c有效。是否expr()照...原样评估它!!？为什么我们要采取不同的方法...呢？

然后，我不确定为什么这不起作用。

func_d <- function(data, grouping) {
  grouping <- expr(grouping)
  data %>% group_by(!!grouping)
}
func_d(iris, Species)

我还检查了rlang manual，但解释对我来说太简短了。

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2 回答 2

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expr防止对代码进行评估。例如，除非是您之前声明的变量，否则尝试x自行运行将失败- R 将在您评估它时寻找其中的值，如果没有找到这样的值，则会发出错误。相反，将永远不会失败（即使尚未声明），因为它告诉 R“从表面上看，不要去寻找它可能代表的其他东西”。将返回“名称”类型的东西，基本上就是 - 一个名称。您可以将名称视为您和 R 之间的接口——它是您输入的内容，以及您传达指令的方式。和刚才做的一样。xxexpr(x)xexprexpr(x)eval(expr(x))x

现在按顺序列出您的示例：

func_c <- function(data, ...) {
  grouping <- expr(...)
  data %>% group_by(!!grouping)
}
func_c(iris, Species)

这是有效的，因为Species将直接通过 传递给expr，...并且返回类型将是一个“名称”，它存储在变量中grouping。可以使用!!as you did it 或 with评估名称eval。无论哪种方式，doing!!grouping都会导致 R 首先去寻找grouping变量代表什么，找到Species. 变量被它的值替换，最后!!Species会告诉 R 去寻找名为 Species 的变量，在group_by函数的上下文中，它会给你一个名为“Species”的列。

继续您的下一个示例：

f1 <- function(x) expr(x)
f1(a + b + c)

这不能仅仅因为expr(x)阻止任何评估而起作用。R 不会去寻找里面的东西x，所以它永远不会找到a + b + c，它采用x表面价值，这就是你得到的。

最后，我们有你的最后一个例子：

func_d <- function(data, grouping) {
  grouping <- expr(grouping)
  data %>% group_by(!!grouping)
}
func_d(iris, Species)

这与您的第一个示例类似，但这里有一个额外的变量 - 名为grouping. 在您的第一个示例中，Species直接（通过）输入函数...，因此它没有绑定到任何参数名称。在这第三个示例中，Species通过命名参数进入函数，即绑定到变量grouping。但是，expr(grouping)告诉 R “不要费心寻找grouping代表什么，我这里有我需要的一切”......所以它根本找不到Species。expr(grouping)只是给你 name grouping，不管变量本身是什么。因此，当您尝试使用!!groupingwithin进行评估时group_by，R 会尝试查找名为grouping... 的列名，不用说，它没有找到它，您会得到一个Column grouping is not found错误。

于 2020-07-06T02:02:56.147 回答
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将其视为expr()并!!有效地相互否定。

func_c <- function(data, ...) {
  grouping <- expr(...)
  data %>% group_by(!!grouping)
}

相当于

func_c <- function(data, ...) {
  data %>% group_by(...)            # Proper way to handle dots, by the way
}

（这不是完全等价的，因为前一种实现在 中扩展点expr，而后者在 中扩展点group_by。但是当向 提供单列符号时，两种实现都会产生相同的输出...。）

同样地，

func_d <- function(data, grouping) {
  grouping <- expr(grouping)
  data %>% group_by(!!grouping)
}

相当于

func_d <- function(data, grouping) {
  data %>% group_by(grouping)         # No column `grouping` in iris
}

要开始func_d工作，您需要替换expr()为enexpr(). 这将捕获提供给函数的表达式，而不是表达式grouping本身。

于 2020-07-06T04:44:58.197 回答