Question

在dplyr::mutate内的自定义函数中使用NSE时，我偶然发现了一个问题。考虑以下代码：

require(tidyverse)

f <- function(var) {
  varname <- deparse(substitute(var))
  v1      <- as.name(sprintf("%s.Width", varname))
  v2      <- as.name(sprintf("%s.Length", varname))
  return(substitute(v1 + v2))
}

iris %>% 
  mutate(
    test = f(Sepal) %>% eval()
  )

ff <- function(var) {
  varname <- deparse(substitute(var))
  v1      <- as.name(sprintf("%s.Width", varname))
  v2      <- as.name(sprintf("%s.Length", varname))
  substitute(v1 + v2) %>% eval.parent(n = 1)
}

iris %>% 
  mutate(
    test = ff(Sepal)
  )

这里f可以正常工作，但是需要外部调用eval()才能在mutate()环境中执行代码。这当然有点丑陋，并导致很多样板代码。在进行这项工作时，我最好的猜测是ff，它试图在其调用环境中评估构造的表达式，我希望它是mutate()环境。但是，这将引发未找到变量错误。关于如何使这项工作以及潜在的问题有什么想法？本质上，我希望在dplyr动词中允许自定义“宏”。

Answer 1

使用!!整齐的eval“ unquote”运算符：

ff <- function(var) {
  varname <- deparse(substitute(var))
  v1      <- as.name(sprintf("%s.Width", varname))
  v2      <- as.name(sprintf("%s.Length", varname))
  substitute(v1 + v2)
}

iris %>% 
  head() %>% 
  mutate(
    test = !! ff(Sepal)
  )

奇怪的dplyr + NSE：在mutate中的自定义函数中使用NSE

1 个答案: