R中的Lazyeval - 如何构建子集函数？

Question

我正在尝试在R中构建一个子集函数，它将接受数据框架和列名称，并使用概述here的lazyeval方法解决问题。这是我的代码：

iris_fun <- function(df, selection_var, selection_input){

  temp <- subset(df, ~.data[[.env$selection_var]] == .env$selection_input)

  return(temp)

}

当我尝试用以下方式调用时：

iris_fun(iris, "Species", "setosa")

我收到错误消息：

  

subset.data.frame（df，〜。data [[。env $ selection_var]] == selection_input）出错：   '子集'必须是逻辑

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Answer 1

R subset函数不是为编程而设计的。这将完成您的要求，没有非标准的评估错误：

iris_fun <- function(df, selection_var, selection_input){
                     df[ df[[selection_var]] == selection_input , ]}

（不幸的是，关于“lazyeval”的文章似乎与包v 0.1.10不一致。没有f_eval或f_interp，所以你不能定义（懒惰）：子集-function。需要devel-version。）