【问题标题】：Joining two data sets using as_label / as_name instead of quo_name within dplyr's left_join在 dplyr 的 left_join 中使用 as_label / as_name 而不是 quo_name 连接两个数据集
【发布时间】：2021-03-24 15:19:30
【问题描述】：

根据join datasets using a quosure as the by argument 上的答案建议使用：quo_name 以便使用 quosures 连接表；我想使用as_name / as_label 得到相同的结果，因为quo_name 目前处于质疑生命周期阶段

这些函数处于质疑生命周期阶段。

应该使用as_label() 和as_name() 而不是quo_name()。 as_label() 将任何 R 对象转换为字符串，但只能使用创建一个默认名称。标签化不是一个定义明确的操作并且不应对标签做出任何假设。另一方面， as_name() 仅适用于（可能是quosured）符号，但它是一个很好的定义和确定性的操作。

示例

library("tidyverse")

data_a <- tibble(col_ltr = letters, col_nums = seq_along(letters))
data_b <- tibble(col_ltr = letters, col_nums = seq_along(letters) * -1)


clean_and_join <-
    function(data_one,
             data_two,
             column_id_one,
             column_id_two,
             col_nums_one,
             col_nums_two) {

        clean_data_one <- filter(data_one, {{col_nums_one}} %% 2 == 0)
        clean_data_two <- filter(data_two, {{col_nums_two}} %% 2 != 0)

        by_cols <- set_names(as_label({{column_id_one}}), as_label({{column_id_two}}))

        left_join(
            x = clean_data_one,
            y = clean_data_two,
            by = by_cols
        )
    }

clean_and_join(data_one = data_a, data_two = data_b, column_id_one = col_ltr,
               column_id_two = col_ltr, col_nums_one = col_nums,
               col_nums_two = col_nums)

错误

is_quosure(x) 中的错误：找不到对象 'col_ltr'

期望的结果

left_join(
    x = clean_data_one,
    y = clean_data_two,
    by = c("col_ltr" = "col_ltr") # Or by = "col_ltr" in case of identical name
)

【问题讨论】：

标签： r dplyr left-join rlang quosure

【解决方案1】：

一个选项将转换为symbol，然后转换为带有as_string的字符串

clean_and_join <-
    function(data_one,
             data_two,
             column_id_one,
             column_id_two,
             col_nums_one,
             col_nums_two) {

        clean_data_one <- filter(data_one, {{col_nums_one}} %% 2 == 0)
        clean_data_two <- filter(data_two, {{col_nums_two}} %% 2 != 0)

        by_cols <- set_names(rlang::as_string(rlang::ensym(column_id_one)), 
                 rlang::as_string(rlang::ensym(column_id_two)))

        left_join(
            x = clean_data_one,
            y = clean_data_two,
            by = by_cols
        )
    }

-测试

clean_and_join(data_one = data_a, data_two = data_b, column_id_one = col_ltr,
                column_id_two = col_ltr, col_nums_one = col_nums,
                col_nums_two = col_nums)
# A tibble: 13 x 3
   col_ltr col_nums.x col_nums.y
#   <chr>        <int>      <dbl>
# 1 b                2         NA
# 2 d                4         NA
# 3 f                6         NA
# 4 h                8         NA
# 5 j               10         NA
# 6 l               12         NA
# 7 n               14         NA
# 8 p               16         NA
# 9 r               18         NA
#10 t               20         NA
#11 v               22         NA
#12 x               24         NA
#13 z               26         NA

【讨论】：