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混淆purr::pmap与rlang的行为;“to quote”或“not to quote”参数,即q

tidyeval rlang purrr dplyr r

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Indrajeet Patil · 技术社区 · 8 年前

我有一个自定义函数,在该函数中,我使用 rlang . 这个功能很好用不管输入的参数是带引号还是不带引号。但是,奇怪的是,当这个函数与 purrr::pmap ,仅当引用参数时才有效。

所以我有两个问题:

为什么函数的行为是这样的?
如何使用 朗朗 这样即使在 采购:采购管理计划 ?

下面是一个使用简单函数突出显示此问题的最小reprex:

# loading the needed libraries
library(rlang)
library(dplyr)
library(purrr)


# defining the function
tryfn <- function(data, x, y) {
  data <-
    dplyr::select(
      .data = data,
      x = !!rlang::enquo(x),
      y = !!rlang::enquo(y)
    )

  # creating a dataframe of means
  result_df <- data.frame(mean.x = mean(data$x), mean.y = mean(data$y))

  # return the dataframe
  return(result_df)
}

# without quotes (works!)
tryfn(iris, Sepal.Length, Sepal.Width)
#>     mean.x   mean.y
#> 1 5.843333 3.057333

# with quotes (works!)
tryfn(iris, "Sepal.Length", "Sepal.Width")
#>     mean.x   mean.y
#> 1 5.843333 3.057333

# pmap without quotes (doesn't work)
purrr::pmap(.l = list(
  data = list(iris, mtcars, ToothGrowth),
  x = list(Sepal.Length, wt, len),
  y = list(Sepal.Width, mpg, dose)
),
.f = tryfn)
#> Error in is.data.frame(.l): object 'Sepal.Length' not found

# pmap with quotes (works!)
purrr::pmap(.l = list(
  data = list(iris, mtcars, ToothGrowth),
  x = list("Sepal.Length", "wt", "len"),
  y = list("Sepal.Width", "mpg", "dose")
),
.f = tryfn)
#> [[1]]
#>     mean.x   mean.y
#> 1 5.843333 3.057333
#> 
#> [[2]]
#>    mean.x   mean.y
#> 1 3.21725 20.09062
#> 
#> [[3]]
#>     mean.x   mean.y
#> 1 18.81333 1.166667

创建于2018-05-21 reprex package (v0.2.0版)。

2 回复 | 直到 8 年前

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Tung 8 年前

问题是:R锯 Sepal.Length, wt, len 符号,因此它尝试在当前环境中查找并评估它们。当然,它会导致错误,因为它们是数据帧的列。当您引用它们时,R并没有尝试评估并返回值,因为它将这些值视为字符串。

如果你替换 list 具有 base::alist 或 dplyr::vars 或 rlang::exprs ,应该有效

注意:由于我们已经对输入进行了报价,因此不需要使用 rlang::enquo 里面 tryfn 不再。

# loading the needed libraries
library(rlang)
library(tidyverse)

# defining the function
tryfn <- function(data, x, y) {
  data <-
    dplyr::select(
      .data = data,
      x = !! x,
      y = !! y
    )

  # creating a data frame of means
  result_df <- data.frame(mean.x = mean(data$x), mean.y = mean(data$y))

  # return the data frame
  return(result_df)
}

# alist handles its arguments as if they described function arguments. 
# So the values are not evaluated, and tagged arguments with no value are 
# allowed whereas list simply ignores them. 

purrr::pmap(.l = list(
  data = list(iris, mtcars, ToothGrowth),
  x    = alist(Sepal.Length, wt, len),
  y    = alist(Sepal.Width, mpg, dose)
),
.f = tryfn)

#> [[1]]
#>     mean.x   mean.y
#> 1 5.843333 3.057333
#> 
#> [[2]]
#>    mean.x   mean.y
#> 1 3.21725 20.09062
#> 
#> [[3]]
#>     mean.x   mean.y
#> 1 18.81333 1.166667


purrr::pmap(.l = list(
  data = list(iris, mtcars, ToothGrowth),
  x    = dplyr::vars(Sepal.Length, wt, len),
  y    = dplyr::vars(Sepal.Width, mpg, dose)
),
.f = tryfn)

#> [[1]]
#>     mean.x   mean.y
#> 1 5.843333 3.057333
#> 
#> [[2]]
#>    mean.x   mean.y
#> 1 3.21725 20.09062
#> 
#> [[3]]
#>     mean.x   mean.y
#> 1 18.81333 1.166667

purrr::pmap(.l = list(
  data = list(iris, mtcars, ToothGrowth),
  x    = rlang::exprs(Sepal.Length, wt, len),
  y    = rlang::exprs(Sepal.Width, mpg, dose)
),
.f = tryfn)

#> [[1]]
#>     mean.x   mean.y
#> 1 5.843333 3.057333
#> 
#> [[2]]
#>    mean.x   mean.y
#> 1 3.21725 20.09062
#> 
#> [[3]]
#>     mean.x   mean.y
#> 1 18.81333 1.166667

创建于2018-05-21 reprex package (v0.2.0版)。

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andrew_reece 8 年前

问题不在 purrr ,真的。同样的行为也可以通过以下方式观察到:

list(Sepal.Length) # Error: object 'Sepal.Length' not found

据我所知,所有的魔法 !! , enquo 当您将参数传递到函数中时,类似的方法是可用的。 您已创建 . 这就是为什么要将未加引号的字段名传递给 tryfn() 直接。

但是有 pmap() ,您要输入字段名( Sepal.Width , wt 等)在 list 定义,以及 列表 不喜欢这样-所以 pmap 从来没有机会把事情传给 tryfn 因为你的 列表 定义上的错误。

以字符串形式传入字段名的效果很好,例如 列表 可以容纳该数据类型,然后 PMAP 有机会把它们映射到 tryfn()。 .

哈德利的评论 quasiquotation with dplyr 可能对你有用。

回答第二个问题:

如何使用rlang生成函数,这样即使在purr::pmap中使用,也不必引用参数?

您可以用 quo() 为了避免逐字引用它们作为字符串,尽管我不确定这是否有很大的改进:

purrr::pmap(.l = list(
  data = list(iris, mtcars, ToothGrowth),
  x = list(quo(Sepal.Length), quo(wt), quo(len)),
  y = list(quo(Sepal.Width), quo(mpg), quo(dose))
),
.f = tryfn) %>% 
  bind_rows(., .id="dataset")

  dataset    mean.x    mean.y
1       1  5.843333  3.057333
2       2  3.217250 20.090625
3       3 18.813333  1.166667