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dplyr()中的非标准评估和QuasiQuote未按预期(天真地)工作

quasiquotes non-standard-evaluation tidyeval dplyr r

Josh · 技术社区 · 7 年前

我试图搜索一个数据库,然后用源于原始搜索的名称标记输出。 "derived_name" 在下面的可复制示例中。我用的是 dplyr 管 %>% 我对质量报价和/或非标准评估有困难。具体来说,使用 count_colname ,从中派生的字符对象 “派生的名称” ,在决赛中 top_n() 函数未能对数据帧进行子集设置。

search_name <- "derived_name"
set.seed(1)
letrs <- letters[rnorm(52, 13.5, 5)]
letrs_count.df <- letrs %>%
    table() %>%
    as.data.frame()
count_colname <- paste0(search_name, "_letr_count")
colnames(letrs_count.df) <- c("letr", count_colname)
letrs_top.df <- letrs_count.df %>%
    top_n(5, count_colname)
identical(letrs_top.df, letrs_count.df)
# [1] TRUE

基于 this discussion 我以为上面的代码可以用。和 this post 引导我尝试 top_n_() 似乎不存在。

我在学习 vignette("programming") 有点过头了。 This post 引导我尝试 !! sym() 语法,可以用,但我不知道为什么!帮助理解以下代码的工作原理将非常感谢。谢谢。

colnames(letrs_count.df) <- c("letr", count_colname)
letrs_top.df <- letrs_count.df %>%
    top_n(5, (!! sym(count_colname)))
letrs_top.df
#   letr derived_name_letr_count
# 1    l                       5
# 2    m                       6
# 3    o                       7
# 4    p                       5
# 5    q                       6

以下是基于@lionel和@tung的问题和评论的其他令人困惑的例子。让我困惑的是,帮助费尔斯说 sym() “将字符串作为输入并将其转换为符号”和 !! “不引用其论点”。然而,在下面的例子中, sym(count_colname) 似乎对 derived_name_letr_count . 我不明白为什么 !! 需要在 !! sym(count_colname) ,自 sym(count ou colname) 和 qq_show(!! sym(count_colname)) 给出相同的值。

count_colname
# [1] "derived_name_letr_count"
sym(count_colname)
# derived_name_letr_count
qq_show(count_colname)
# count_colname
qq_show(sym(count_colname))
# sym(count_colname)
qq_show(!! sym(count_colname))
# derived_name_letr_count
qq_show(!! count_colname)
# "derived_name_letr_count"

2 回复 | 直到 7 年前

Tung 7 年前

根据 top_n 文件( ?top_n )不支持 character / string 因此,第一个示例不起作用。在第二个例子中, rlang::sym 将字符串转换为变量名,然后 !! 未引用,以便在内部进行评估 托普津 . 注: top_n 以及其他 dplyr verbs 自动引用他们的输入。

使用 rlang::qq_show 正如@lionel所建议的,我们可以看到它不起作用,因为没有 count_colname 列 letrs_count.df

library(tidyverse)

set.seed(1)
letrs <- letters[rnorm(52, 13.5, 5)]
letrs_count.df <- letrs %>%
  table() %>%
  as.data.frame()

search_name <- "derived_name"
count_colname <- paste0(search_name, "_letr_count")
colnames(letrs_count.df) <- c("letr", count_colname)
letrs_count.df
#>    letr derived_name_letr_count
#> 1     b                       1
#> 2     c                       1
#> 3     f                       2
...

rlang::qq_show(top_n(letrs_count.df, 5, count_colname))
#> top_n(letrs_count.df, 5, count_colname)

sym 和; !! 创建现有的右列名称 Letrs_Count.df.测向

rlang::qq_show(top_n(letrs_count.df, 5, !! sym(count_colname)))
#> top_n(letrs_count.df, 5, derived_name_letr_count)

letrs_count.df %>%
  top_n(5, !! sym(count_colname))
#>   letr derived_name_letr_count
#> 1    l                       5
#> 2    m                       6
#> 3    o                       7
#> 4    p                       5
#> 5    q                       6

top_n(x, n, wt)

论据:

x 答: tbl() 过滤
n :要返回的行数。如果 X 是分组的,这是每组的行数。将包括超过 n 行(如果有领带)。如果 n 为正,选择顶部 n 排。如果为负,则选择底部 n 排。
wt :(可选)。用于排序的变量。如果未指定,则默认为 tbl . 此参数将自动引用,稍后在数据帧的上下文中进行计算。它支持不报价。见 vignette("programming") 对这些概念的介绍。

另请参见以下答案: 1st , 2nd , 3rd

Josh 7 年前

所以,我意识到,我在这个问题(以及许多其他问题)中所努力解决的不是真正的质量评价和/或非标准评价,而是 converting character strings into object names . 这是我的新解决方案:

letrs_top.df <- letrs_count.df %>%
    top_n(5, get(count_colname))