Question

比方说，我有一个函数，该函数使用非标准评估（NSE）来接收数据帧和该数据帧中可变数量的变量。是否有比select（）计算这些变量并计算列数更快速/更直接的方法来计算提供的变量数？

# Works but seems non-ideal
nvar <- function(df, vars) {
  vars_en <- rlang::enquo(vars)
  df_sub <- dplyr::select(df, !!vars_en)
  ncol(df_sub)
}
nvar(mtcars, mpg:hp)
#> 4

Answer 1

高度怀疑（我意识到这可能会收到反对意见）-我认为最明智的选择是像这样简单地从data.frame的同名中进行选择-使用tidyselect::vars_select

nvar1 <- function(df, vars) {
  vars_en <- rlang::enquo(vars)
  ans <- vars_select(names(df), !! vars_en)
  length(ans)
}

但这甚至比select(df) %>% ncol

还要慢

library(microbenchmark)
library(nycflights13)
library(tidyselect)

nvar <- function(df, vars) {
  vars_en <- rlang::enquo(vars)
  df_sub <- dplyr::select(df, !!vars_en)
  ncol(df_sub)
}

identical(nvar(nycflights13::flights, day:sched_arr_time), nvar1(nycflights13::flights, day:sched_arr_time))
# TRUE

microbenchmark(nvar(nycflights13::flights, day:sched_arr_time), nvar1(nycflights13::flights, day:sched_arr_time), unit='relative', times=100L)

# Unit: relative
                                             # expr      min       lq    mean   median       uq       max neval
  # nvar(nycflights13::flights, day:sched_arr_time) 1.000000 1.000000 1.00000 1.000000 1.000000 1.0000000   100
 # nvar1(nycflights13::flights, day:sched_arr_time) 1.685793 1.680676 1.60114 1.688626 1.660196 0.9878235   100

如何计算R quosure中的变量数？

1 个答案: