R - 从未评估的表达式中提取变量名称

Question

假设以下模型

由不熟悉R的人写在文本文件中，如下所示：

goal1 = dec1_g1 + dec2_g1 + dec3_g1
goal2 = min(dec1_g2, dec2_g2, dec3_g2)
goal3 = dec1_g3 - dec2_g3 - dec3_g3
...

我需要能够使用模型解析文本文件并评估任何一行，而不必从模型的其余行为dec变量赋值。虽然parse函数创建了一个未评估的表达式exp，可以在eval(exp[1]), eval(exp[2])部分查询和评估，但我找不到像eval(exp['goal1'])那样的方法。< / p>

问题：有没有办法解析模型而不对其进行评估，并创建一个列表，其中包含由模型表达式左侧命名的元素，例如

model = list(
  "goal1" = expression(goal1 = dec1_g1 + dec2_g1 + dec3_g1),
  "goal2" = expression(goal2 = min(dec1_g2, dec2_g2, dec3_g2)),
  "goal3" = expression(goal3 = dec1_g3 * dec2_g3 * dec3_g3),
  ...
)

动机：我希望能够从R代码中加载模型，解析它并通过表达式为表达式计算表达式，为 dec 变量分配正确的值没有正在评估的目标。

Answer 1

expression(x=y+z)的“左侧”实际上是您传递给expression()的参数的名称，其值是（未评估的）电话y + z。所以它不是表达式的一部分，而是作为list元素的名称返回（表达式是一个调用列表，通常是未命名的）：

> as.list(expression(x=y+z))
$x
y + z

> names(expression(x=y+z))
[1] "x"

如果，OTOH，您使用公式构造函数~，那么您将LHS作为表达式的一部分：

> as.list(expression(x~y+z))
[[1]]
x ~ y + z

你可以选择电话的第二个元素：

> expression(x~y+z)[[1]]
x ~ y + z
> expression(x~y+z)[[1]][[1]]
`~`
> expression(x~y+z)[[1]][[2]]
x

注意：在最后一行中，x是一个符号。