问题标签 [nse]

在内部，do我mutate_参考原始数据框调用 a 。问题是我无法访问mutate. 这与lazyeval包裹有关，但我无法弄清楚。谢谢您的帮助。

例如，假设此函数返回点的 data_frame。

然后我做了另一个函数来序列化这个（我想用 来标识它id）：

使用此输入：

我应该得到以下信息：

但是，我收到一个错误，因为它找不到该列var_。

澄清：我找到了其他方法来解决它，但我想利用dowith的力量lazyeval。

这个问题的变体被问了很多，我也读过关于 NSE 的文章。我仍然无法弄清楚这一点。

这很简单：

现在我想使用变量 x 来传递 dist 列来表示

x <- "dist"

当然这不起作用：

所以我使用 SE 版本的摘要：

好的，不起作用，所以我还必须添加~：

仍然不起作用，但如果使用dist代替x：

这有效，但不使用 x。

这也行不通。

我基本上是在胡闹，不知道如何使它工作，或者它为什么会失败。

我正在尝试为summarise()任意组的任意变量编写一个简单的包装器，并且已经取得了进展，现在我已经加载了正确的库版本，但是（再次）对如何取消引用具有多个值的参数感到困惑。

我目前有以下功能...

如果我指定一个分组变量，它会得到大部分的方式并且可以工作......

group_by(!!quo_group, variable)...但是当我指定多个时失败group = c(gear, hp)...

我回去重新阅读了编程 dplyr 文档，我读到您可以使用而不是捕获多个变量，然后使用取消引用拼接它们，所以尝试了......quos()enquo()!!!

...现在第一次引用!!!quo_group``withindplyr::select() regardless of how many variables are specified undergroup = `...

看起来很奇怪，我认为问题的根源是!!!quo_group(ie UQS(quo_group)) 打印出来~gear而不是 quosures 列表，因为将 a 添加print()到工作示例中显示发生......

我想明确地提供我希望分组的变量作为我的参数的参数，但是如果我将它们指定为，它是否有效，...但我决定在提供分组变量时测试我的函数是否有效...

...但它没有，quos()再次取消引用拼接，NULL因此变量既不会被选择也不会被...分组

我已经经历了几次这个周期，现在检查了每种使用方法enquo()，quos()但看不到我哪里出错了，尽管已经多次阅读了编程 dplyr 文档。

我想在 dplyr mutate 短语中引用一个对象，该对象在我的数据框中包含变量名称。在我的情况下如何使用标准评估：

这是一些虚拟数据：

这是我希望能够更改的变量：

如果直接输入因变量，它对我有用：

但是，如何使用标准评估，以便可以引用对象dependent_variable？我尝试了以下方法：

但是两种解决方案都没有提供与第一种方法相同的结果：完全相同(data_lead1.df$variable_lead,data_lead2.df$variable_lead) false 相同(data_lead1.df$variable_lead,data_lead3.df$variable_lead) false

有人可以帮忙吗？

谢谢！！

I find myself writing this bit of code all the time to produce standard errors for group means ( to then use for plotting confidence intervals).

It would be nice to write my own function to do this in one line of code, though. I have read the nse vignette in dplyr on non-standard evaluation and this blog post as well. I get it somewhat, but I'm too much of a noob to figure this out on my own. Can anyone help out? Thanks.

我想基于变量连接数据框中的任意数量的列cols_to_concat

为了用这个特定的值达到预期的结果，cols_to_concat我可以这样做：

但我需要概括这一点，使用有点像这样的语法

如果合适，我想使用 dplyr 0.7.0 的新NSE 方法，但无法找出正确的语法。

使用旧select_()函数，我可以将命名向量传递给 select 并立即更改位置和列名：

我尝试使用 quosures 和拼接做类似的事情——选择列效果很好，但向量的名称（因此同时重命名列）似乎被忽略了。以下两个都返回数据帧，其列名为barand foo，但不是newbarand newfoo：

有没有办法使用新的 NSE 方法使用命名向量来重命名和重新排序列？

我正在尝试在本地函数中使用 dplyr 的 group_by，例如：

我得到一个错误“......未知变量分组：x”我试过group_by_它给了我整个数据集的摘要。有人知道我该如何解决这个问题吗？

提前致谢！

我有一个函数，我可以动态地将多个公式构建为字符串并将它们转换为带有as.formula. doSNOW然后，我在并行过程中使用and调用该函数，foreach并通过dplyr::mutate_.

当我使用并行运行时lapply(formula_list, as.formula)出现错误could not find function *custom_function*，尽管在本地运行时它工作正常。但是，当我使用lapply(formula_list, function(x) as.formula(x)它时，它可以并行和本地工作。

为什么？理解这里的环境的正确方法是什么以及编码它的“正确”方法是什么？

我确实收到一条警告，上面写着：In e$fun(obj, substitute(ex), parent.frame(), e$data) : already exporting variable(s): *custom_func*

下面是一个最小的可重现示例。

编辑：在我原来的帖子标题中，我写道我正在使用 nse，但我的真正意思是使用标准评估。哎呀。我已经相应地改变了这一点。

我正在尝试编写一些函数来简化多个模型的调整，但发现它很痛苦，因为 R 无法找到正确的data，当它深入评估树时。尽管努力将公式环境存储在模型中，但我想确实没有办法明确地指向原始数据对象。这对于使用 拟合生存曲线变得更加困难survfit，因为其中没有terms存储任何对象。

我真的需要每次都重新输入数据/公式作为参数吗？

例子：