我正在尝试将dplyr::mutate_each
与一些外部函数一起使用,而不附加实际的库
dplyr::tbl_df(iris) %>%
dplyr::mutate_each(dplyr::funs(stringi::stri_trim_both))
但失败并出现以下错误:
错误:列不支持的类型' Sepal.Length' (CLOSXP,classes = function)
当我使用data.table
代替data.frame
时:
`[.data.table`(`_dt` ,,`:=`(Sepal.Length,stringi :: stri_trim_both)中的错误: 赋值的RHS不是NULL,不是原子向量(参见?is.atomic)而不是列表列。
如果我使用下面的局部变量,一切都按预期工作。
trim_both <- stringi::stri_trim_both
dplyr::tbl_df(iris) %>% dplyr::mutate_each(dplyr::funs(trim_both))
这不是最佳解决方案,但我可以忍受。不过,我很感激解释问题的根源是什么。
会话信息:
R version 3.1.1 (2014-07-10)
Platform: x86_64-pc-linux-gnu (64-bit)
locale:
[1] LC_CTYPE=en_US.UTF-8 LC_NUMERIC=C
[3] LC_TIME=en_US.UTF-8 LC_COLLATE=en_US.UTF-8
[5] LC_MONETARY=en_US.UTF-8 LC_MESSAGES=en_US.UTF-8
[7] LC_PAPER=en_US.UTF-8 LC_NAME=C
[9] LC_ADDRESS=C LC_TELEPHONE=C
[11] LC_MEASUREMENT=en_US.UTF-8 LC_IDENTIFICATION=C
attached base packages:
[1] stats graphics grDevices utils datasets methods base
other attached packages:
[1] dplyr_0.4.1
loaded via a namespace (and not attached):
[1] assertthat_0.1 DBI_0.3.1 lazyeval_0.1.10.9000
[4] magrittr_1.5 parallel_3.1.1 Rcpp_0.11.4
[7] stringi_0.4-1 tools_3.1.1
注意:dplyr
0.7.2中不再出现此问题。
答案 0 :(得分:8)
根本原因是dplyr::funs_
调用dplyr:::make_call
。 dplyr:::make_call
区分使用class
生成的对象的lazyeval::lazy_dots
的案例。
class(lazyeval::lazy_dots(trim_both)[[1]]$expr)
## "name"
class(lazyeval::lazy_dots(stringi::stri_trim_both)[[1]]$expr)
## "call"
请参阅下面的函数my_funs
以获得解决方案。我没有对此进行过任何细节测试,我确信dplyr
中有一个不同的原因,所以不要将其用作默认值。它主要是为了澄清问题
# calling my_funs_ (instead of funs_)
my_funs <- function (...)
my_funs_(lazyeval::lazy_dots(...))
my_funs_ <- function(dots){
dots <- lazyeval::as.lazy_dots(dots)
env <- lazyeval::common_env(dots)
names(dots) <- dplyr:::names2(dots)
# difference here
dots[] <- lapply(dots, function(x) {
if (is.character(x$expr)) {
x$expr <- substitute(f(.), list(f = as.name(x$expr)))
}
else if (is.name(x$expr)) {
x$expr <- substitute(f(.), list(f = x$expr))
}
else if (is.call(x$expr)) {
x$expr <- substitute(f(.), list(f = x$expr)) #### this line was different
# originally x$expr <- x$expr
}
else {
stop("Unknown inputs")
}
x
})
missing_names <- names(dots) == ""
### this is also different
default_names <- vapply(dots[missing_names], function(x) as.character(x)[1],
character(1))
## originally dplyr:::make_name(x) instead of as.character(x)[1]
names(dots)[missing_names] <- default_names
class(dots) <- c("fun_list", "lazy_dots")
dots
}
dplyr::tbl_df(iris) %>%
dplyr::mutate_each(my_funs(stringi::stri_trim_both))