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试图编写一个相对简单的包装器来生成一些图，但无法弄清楚如何指定分组变量的整洁评估，该分组变量指定为...一个示例函数，该函数对变量进行分面但不通过分组进行区分......

很好用，但是如何区分不同的hair_color？通常这是在内部完成的，aes()但由于这是使用quos()（即quo_group）我应该（我认为）aes_()使用的结果

我现在看不到或解决了多次阅读dplyr 编程的错误。

谁能指出我的错误/给我指路？

我想了解如何将表示表达式的字符串传递给 dplyr，以便字符串中提到的变量被评估为数据框中列上的表达式。关于这个主题的主要小插曲涵盖了 quosures 的传递，并且根本不讨论字符串。

很明显，在表示表达式时，quosures 比字符串更安全、更清晰，所以当可以使用 quosures 代替时，我们当然应该避免使用字符串。但是，当使用 R 生态系统之外的工具时，例如 javascript 或 YAML 配置文件，通常必须使用字符串而不是 quosures。

例如，假设我想要一个使用用户/调用者传入的表达式进行分组计数的函数。正如预期的那样，以下代码不起作用，因为 dplyr 使用非标准评估来解释group_by.

在 dplyr 0.5 中，我们将使用标准评估，例如group_by_(.dots = groups)，来处理这种情况。既然不推荐使用下划线动词，我们应该如何在 dplyr 0.7 中做这种事情？

在只是列名的表达式的特殊情况下，我们可以使用这个问题的解决方案，但它们不适用于更复杂的表达式2 * cyl，例如不仅仅是列名。

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？

前言

我通常dplyr在我的包裹中使用。在此之前0.7.0，我使用下划线版本的dplyr动词来避免在R CMD CHECK. 例如，代码：

会产生R CMD CHECK注释：

相比之下，使用标准评估版：

没有产生这样的注释。

但是，在dplyrdplyr 0.7.0的小插图编程中说，在包中包含函数（以避免注释）的适当语法是：dplyr

因此，新闻文件说“不再需要每个主要动词的下划线版本，因此这些功能已被弃用（但为了向后兼容而保留）。”

问题

小插图说上面的新语法不会产生R CMD checkNOTES，“前提是你也用 . 导入rlang::.data了@importFrom rlang .data。” 但是，当我运行代码时：

此错误是否类似于以下错误？

也就是说，对于某些函数，以包为前缀调用它们会产生错误？（可能与它们是否已被导出有关？）

评论

dplyr顺便说一句，在 0.7.0 中是否有一种更简洁的方式来使用新语法编写对包友好的函数？特别是 的语法dplyr >=0.7.0：

比以下的语法更冗长dplyr <0.7.0：

随着更多变量被引用，详细程度也会增加。但是，我不想在带下划线的版本中使用不那么冗长的语法，因为它已被弃用。

假设我们有一个字符向量cols_to_select，其中包含我们要从数据框中选择的一些列df，例如

假设我们也想使用dplyr::select它，因为它是使用的操作的一部分，%>%因此使用select使代码易于阅读。

似乎有许多方法可以实现这一点，但有些方法比其他方法更强大。请你能告诉我哪个是“正确”的版本，为什么？或者也许还有另一种更好的方法？

ps我意识到这可以在base R中简单地使用df[,cols_to_select]

我希望能够找到...调用的（点）参数源自的环境。

设想

例如，考虑一个函数

我们想要一个env_dots()从内部调用的函数，它可以在对的调用foo()中找到 的原始环境，即使对 的调用是深度嵌套的。也就是说，如果我们定义...foo()foo()

并嵌套一个对 的调用foo，就像这样，

那么调用baz()应该返回...in （嵌套）调用foo(...)发起的环境：这是进行调用的环境bar(1, 2)，因为2（而不是1）被传递给foo. 特别是，我们应该得到

天真的实现env_dots()

Update —env_dots()在这里定义的一般不会起作用，因为 final...可能由在调用堆栈的多个级别调用的参数填充。

这是一种可能性env_dots()：

这似乎有效：与

我们得到

问题

上面的实现env_dots()效率不是很高。

1. env_dots()在rlang和/或base R中是否有更巧妙的实现方式？

2. 如何将match.call()调用移至 inside env_dots()？ match.call(sys.function(-1), call = sys.call(-1), expand.dots = FALSE)确实会起作用。

备注— 无法从 中推断点的起源环境rlang::quos(...)，因为某些 quosures 不会被赋予调用环境（例如，当表达式是文字对象时）。

我正在尝试构建一个函数，允许我对以特定前缀开头的列执行函数。我正在努力弄清楚如何让名称评估为正确的东西。

我查看了dplyr它谈论编程的网站，但无法弄清楚如何使其正确评估。

我正在使用dplyr@hadley 介绍的 on CRAN (v0.70)的最新版本tidyeval

代表

我一直在阅读使用 dplyr 进行编程，并尝试将它描述的想法应用到我的工作中。我有一些有用的东西，但我不清楚我是否以“正确”的方式完成了它。我可以做一些更优雅或更简洁的事情吗？

我有一个tibblewhere 行是场景，列与在该场景中运行的测试相关。有两种类型的列，一种是存储在该场景中计算的测试统计量，另一种是存储该测试的自由度。

所以，这是我拥有的数据类型的一个小玩具示例：

我想计算将基于 itsstat和 its的每个测试的摘要df。我的示例是我想计算stat每个组的中位数，其中组由df. 不能保证分组在测试中是相同的，甚至不能保证组的数量是相同的。

所以，这就是我所做的：

这行得通。但是，有经验的rlang用户会这样做吗？我是 NSE 的新手，对rlang重复使用两个嵌套函数（UQ(sym(.))）有点惊讶。

我很高兴使用UQ而不是!!，只是因为我更喜欢传统的函数符号。

根据评论，我摆脱了namespace::function符号，现在我的函数看起来并不那么冗长：

我希望能够以编程方式使用dplyr'scase_when来替换基本 Rcut()函数。

目前，case_when 可以通过 NSE 与外部参数一起使用，例如：

我想要做的是：将它与另一个变量一起使用，在 mutate

这个想法是这样的，虽然我不知道如何让它工作：

我希望能够定义要过滤的列（在字符串内），并检索类似的内容（此示例不起作用，因为它是所需的语法）：

谢谢你的帮助 ：）

我正在尝试将 dplyrgroup_by()用于名为 ( choice) 的变量，该变量会根据给 Shiny 应用程序的输入而变化，为此我一直在尝试使用rlang::UQ(choice). 尽管它适用于get(choice). 这是一个小例子：

和变量：

现在我正在尝试两种方法：

和：

（我实际上并不是在追求这个确切的结果，我只是想展示一下不同之处。）

知道我做错了什么吗？