Question

尝试让do.call()在整洁的评估环境中发挥作用：

library(rlang)
library(dplyr)

data <- tibble(item_name = c("apple", "bmw", "bmw"))

mutate(data, category = case_when(item_name == "apple" ~ "fruit",
                                  item_name == "bmw" ~ "car"))

# # A tibble: 3 x 2
#   item_name category
#   <chr>     <chr>   
# 1 apple     fruit   
# 2 bmw       car     
# 3 bmw       car

之间有什么不同：

category_fn <- function(df, ...){
  # browser()
  cat1 <- quos(...)
  mutate(df, category = case_when(!!! cat1))
}

category_fn(df = data, item_name == "apple" ~ "fruit",
                       item_name == "bmw" ~ "car")

# # A tibble: 3 x 2
#   item_name category
#   <chr>     <chr>   
# 1 apple     fruit   
# 2 bmw       car     
# 3 bmw       car

和

cat <- list(item_name == "apple" ~ "fruit", item_name == "bmw" ~ "car")

do.call(category_fn, c(list(df = data), cat), quote = FALSE)
# Or:
do.call(category_fn, c(list(df = data), cat), quote = TRUE)
# Or:
rlang::invoke(category_fn, c(list(df = data), cat))

都会出现同样的错误：

# Error in mutate_impl(.data, dots) : 
#   Evaluation error: object 'item_name' not found.

我使用browser()进入函数，检查参数，在那里运行expr(mutate(df, category = case_when(!!! cat1)))（如http://rpubs.com/lionel-/programming-draft中的通用调试策略所示），在两种情况下输出相同： mutate(df, category = case_when(~(item_name == "apple" ~ "fruit"), ~(item_name == "bmw" ~ "car")))。

我也尝试调整envir或.env参数无济于事。

我的理解是它可能与不同的quosure环境有关，但environment(cat1[[1]])也是相同的（<environment: R_GlobalEnv>）。

注意：
这是我试图回答的Tidy evaluation programming with dplyr::case_when的后续行动。

> sessioninfo::session_info()
─ Session info ────────────────────────────────────────────────────────
 setting  value                       
 version  R version 3.4.3 (2017-11-30)
 os       Linux Mint 18               
 system   x86_64, linux-gnu           
 [...]                 

─ Packages ────────────────────────────────────────────────────────────
 package     * version    date       source                             
 [...]                
 dplyr       * 0.7.4      2017-09-28 CRAN (R 3.4.3)                     
 [...]                    
 rlang       * 0.1.6      2017-12-21 CRAN (R 3.4.3)                     
 [...]

Answer 1

我们可以将'cat'创建为quosure，然后使用!!!进行评估

cat <-  quos(item_name == "apple" ~ "fruit", item_name == "bmw" ~ "car")
category_fn(data, !!!(cat))
# A tibble: 3 x 2
#  item_name category
#  <chr>     <chr>   
#1 apple     fruit   
#2 bmw       car     
#3 bmw       car

Answer 2

我认为这与其他帖子类似;引用列表本身与单独引用列表的元素不同。

我已经修改了cat定义以单独引用元素，并稍微修改了函数以删除quosure语句并明确命名参数。在do.call语句中，第二个参数，即要提供给函数的参数列表，我已将cat元素作为列表的一部分包含在内。

通过这些修改，两个 do.call 语句和 invoke 会返回与帖子中直接执行相同的结果：

data <- tibble(item_name = c("apple", "bmw", "bmw"))

cat <- list(quo(item_name == "apple" ~ "fruit"), 
            quo(item_name == "bmw" ~ "car"))

category_fn <- function(df, category){
  mutate(df, category = case_when(!!! category))
}

> do.call(category_fn, list(data, cat), quote = FALSE)
# A tibble: 3 x 2
  item_name category
      <chr>    <chr>
1     apple    fruit
2       bmw      car
3       bmw      car
> # Or:
> do.call(category_fn, list(data, cat), quote = TRUE)
# A tibble: 3 x 2
  item_name category
      <chr>    <chr>
1     apple    fruit
2       bmw      car
3       bmw      car
> # Or:
> rlang::invoke(category_fn, list(df = data, cat))
# A tibble: 3 x 2
  item_name category
      <chr>    <chr>
1     apple    fruit
2       bmw      car
3       bmw      car

quote参数的值在两个do.call示例中没有区别。

我觉得Quosures在概念上很困难，而且目前在Cran上的programming with dplyr小插图并没有那么容易。

Answer 3

我对Tidy evaluation programming with dplyr::case_when的回复（1a）部分的答案也适用于此。

如果cat，data和category_fn与当前问题相同，则可行。第一行将cat转换为cat_，其形式可在此处使用。

cat_ <- lapply(cat, function(x) do.call("substitute", list(x))) 
do.call("category_fn", c(list(df = data), cat_))

，并提供：

# A tibble: 3 x 2
  item_name category
      <chr>    <chr>
1     apple    fruit
2       bmw      car
3       bmw      car

关于最后的问题，似乎在我对上述链接的原始问题的答案中要求替代quosures是使用wrapr包和基础R的问题的解决方案。作者的seplyr包包裹，也可能是另一种选择。

do.call（）和整洁的评估

3 个答案: