dplyr中的功能和非标准评估

Question

我刚读完'Programming with dplyr'和'Define aesthetic mappings programatically'，就可以开始对函数的非标准评估。这篇文章的具体问题是，“如何使用tidyverse直接在下面编写代码（例如 quo() ， !! ，等等。），而不是基本R方法eval()，substitute，etc.。

library(tidyverse)
xy <- data.frame(xvar = 1:10, yvar = 11:20)

plotfunc <- function(data, x, y){
  y.sqr <- (eval(substitute(y), envir = data))^2
  print(
    ggplot(data, aes_q(x = substitute(x), y = substitute(y.sqr))) + 
      geom_line()
  )
}

plotfunc(xy, xvar, yvar)

您能提供答案吗？如果您可以使用以下概念，那将是一个额外的收获，即，为什么功能高于 而其他功能不符合标准？下面的功能是标准的吗？我阅读了有关功能和非标准评估的 Advanced R 章节，但目前为止，这已经超出了我的理解范围。你能用外行的方式解释吗？下面的功能（对我而言）简洁明了，而上面的功能则是一片混乱。

rescale01 <- function(x) {
  rng <- range(x, na.rm = TRUE)
  (x - rng[1]) / (rng[2] - rng[1])
}
rescale01(c(0, 5, 10))

Answer 1

您可以执行以下操作：

library(tidyverse)
xy <- data.frame(xvar = 1:10, yvar = 11:20)

plotfunc <- function(data, x, y){
  x <- enquo(x)
  y <- enquo(y)
  print(
    ggplot(data, aes(x = !!x, y = (!!y)^2)) + 
      geom_line()
  )
}
plotfunc(xy, xvar, yvar)

非标准评估基本上意味着您将参数作为表达式而不是值进行传递。 quo和enquo还将评估环境与此表达式相关联。

Hadley Wickham在他的书中对此进行了介绍：

  

在大多数编程语言中，您只能访问a的值   函数的参数。在R中，您还可以访问用于   计算它们。这样就可以评估非标准代码   方式：使用所谓的非标准评估或NSE   短。当进行交互时，NSE对功能特别有用   数据分析，因为它可以大大减少打字量。

Answer 2

借助rlang_0.4.0，我们可以使用整洁求值运算符（{{...}}）或curly-curly将引号和取消引号抽象为一个插值步骤。这样可以更轻松地创建函数

library(rlang)
library(ggplot2)
plotfunc <- function(data, x, y){

  print(
    ggplot(data, aes(x = {{x}}, y = {{y}}^2)) + 
      geom_line()
  )
}
plotfunc(xy, xvar, yvar)

-输出