Question

我已经阅读了几个关于 dplyr 编程的指南，我仍然对如何解决使用非标准评估（NSE）评估构造/连接字符串的问题感到困惑。我意识到有更好的方法来解决这个例子，而不是使用NSE，但想学习如何。

t <- tibble( x_01 = c(1, 2, 3), x_02 = c(4, 5, 6))
i <- 1

这是我想要的结果，但希望构建mutate()中的变量：

t %>% mutate(d_01 = x_01 * 2)
#>   A tibble: 3 x 3
#>   x_01  x_02  d_01
#>   <dbl> <dbl> <dbl>
#> 1  1.00  4.00  2.00
#> 2  2.00  5.00  4.00
#> 3  3.00  6.00  6.00

这是我第一次尝试使用字符串：

new <- sprintf("d_%02d", i)
var <- sprintf("x_%02d", i)
t %>% mutate(new = var * 2)
#> Error in mutate_impl(.data, dots) : 
#> Evaluation error: non-numeric argument to binary operator.

这是我的第二次尝试，试图使用quosures：

new <- rlang::quo(sprintf("d_%02d", i))
var <- rlang::quo(sprintf("x_%02d", i))
t %>% mutate(!!new = !!var * 2)
#> Error: unexpected '=' in "t %>% mutate(!!new ="

这是我的第三次尝试，尝试使用quosures和:=运算符：

new <- rlang::quo(sprintf("d_%02d", i))
var <- rlang::quo(sprintf("x_%02d", i))
t %>% mutate(!!new := !!var * 2)
#> Error in var * 2 : non-numeric argument to binary operator

Answer 1

像这样使用sym和:=：

library(dplyr)
library(rlang)

t <- tibble( x_01 = c(1, 2, 3), x_02 = c(4, 5, 6))
i <- 1

new <- sym(sprintf("d_%02d", i))
var <- sym(sprintf("x_%02d", i))
t %>% mutate(!!new := (!!var) * 2)

，并提供：

# A tibble: 3 x 3
   x_01  x_02  d_01
  <dbl> <dbl> <dbl>
1     1     4     2
2     2     5     4
3     3     6     6

另请注意，这在基数R中是微不足道的：

tdf <- data.frame( x_01 = c(1, 2, 3), x_02 = c(4, 5, 6))
i <- 1

new <- sprintf("d_%02d", i)
var <- sprintf("x_%02d", i)
tdf[[new]] <- 2 * tdf[[var]]

Answer 2

在学习整洁的评估时，您可能会发现软件包friendlyeval很有用。在这种情况下，它可以简化API并明确选择功能。

您有两个要用作列名的字符串，因此可以编写：

t <- tibble( x_01 = c(1, 2, 3), x_02 = c(4, 5, 6))
i <- 1

new <- sprintf("d_%02d", i)
var <- sprintf("x_%02d", i)
t %>% mutate(!!treat_string_as_col(new) := 
               !!treat_string_as_col(var) * 2)

您可以随时使用RStudio插件将friendlyeval代码转换为简洁的评估代码。鉴于您的学习目标，这可能会有所帮助。

如何使用dplyr评估具有非标准评估的构造字符串？

2 个答案: