Question

我正在尝试编写几个嵌入式函数，这些函数最终会过滤id_type中的一列（filter_data()），该列由id_types中的load_data()定义}）。基于新的dplyr programming vignette，我正在尝试使用enquo来运行我的代码，但我收到的错误是我不知道如何处理。

实际代码更复杂（实际上需要不同的函数），但这是我可以用来复制错误的最简单的代码：

library(dplyr)
library(purrr)

data <- tibble(id_a = c(1,1,2,2,3),
             id_b = 991,
             id_c = c(45,45,45,1,80),
             units_sold = c(21,20,24,4,5))
id_types <- c("id_a", "id_b", "id_c")

load_data <- function(){

  bind_rows(pmap(list(list(data),
                  id_types),
             filter_data))
}

filter_data <- function(df, id_type) {
  quo_id_type <- enquo(id_type)

  filter(df, !!quo_id_type == 1)
}

load_data()

引发以下错误：

Error in (function (x, strict = TRUE)  : 
  the argument has already been evaluated
Called from: (function (x, strict = TRUE) 
    {
    caller_env <- parent.frame()
    if (identical(caller_env, globalenv())) {
        stop("must be called in a function")
    }
    if (missing(x)) {
        stop("argument \"x\" is missing")
    }
    .Call(rlang_capturearg, NULL, NULL, pairlist(caller_env, 
        strict), get_env())
})(id_type)

我想要的输出：我希望代码遍历所有id_types，过滤df id_a == 1，id_b == 1或id_c == 1（行）原始df上的1,2和4，并将它们绑定在一个新的数据框中。

如何在不删除嵌套函数的情况下使此代码正常工作？

谢谢。

Answer 1

我仍然不明白为什么原始代码不起作用，但我确实找到了另一种解决方案。

替换它：

quo_id_type <- enquo(id_type)

filter(df, !!quo_id_type == 1)

有了这个：

filter_at(df, vars(id_type), all_vars(. == 1))

Answer 2

快速修复：

如果您需要.data功能，可以切换到此功能，这样更容易也更明显（df是指您filter传入[[ id_type ，当id_type是字符串时，filter_data <- function(df, id_type) { filter(df, .data[[id_type]] == 1) }选择filter_data列：

filter_at(data, vars(id_types), any_vars(. == 1))

如果您完全放弃bind_rows功能，可以使用：

pmap

（同时放弃all_vars和any_vars来电。请注意，您需要将id_types更改为filter，因为您正在同时评估> filter(data, "id_a" == 1) # A tibble: 0 x 4 # ... with 4 variables: id_a <dbl>, id_b <dbl>, id_c <dbl>, # units_sold <dbl>中的所有变量。

为什么原作不起作用：

在此示例中，您传递给FALSE的参数是一个字符串（即＆＃34; id_a＆＃34;），但即使这样也不会起作用：

"id_a"

过滤条件的计算结果为1，因为字符串tibble不等于整数id_types[[1]]，因此没有行满足条件，因此返回空{{1} }。

您传递给该函数的参数实际上是enquo()，而不是＆＃34; id_a＆＃34;，因此您需要f <- function(id_type) enquo(id_type) f(id_types[[1]]) f("id_a")。您可以通过尝试来看到：

<quosure: global>
~id_types[[1]]
<quosure: empty>
~"id_a"

返回：

filter_data

您可以通过将filter_data <- function(df, id_type) { id_type <- id_type quo_id_type <- enquo(id_type) print(quo(filter(df, !!quo_id_type == 1))) filter(df, !!quo_id_type == 1) }更改为此来修复此问题（并打印其他问题）（但我不建议实际执行此操作）：

textField.isUserInteractionEnabled = false

功能中的enquo（）错误：已经评估了参数

2 个答案:

快速修复：

为什么原作不起作用：