R quo_name 相当于 quos答案

【问题标题】：R quo_name equivalent of quosR quo_name 相当于 quos
【发布时间】：2018-01-16 07:58:38
【问题描述】：

您好，关注Programming with dplyr 我注意到可以使用 quo_name 添加名称。我想知道如何为多个列执行此操作，例如。就像一个 quos_name 之类的。例如：

   my_mutate <- function(df, expr) {
  expr <- enquo(expr)
  mean_name <- paste0("mean_", quo_name(expr))
  sum_name <- paste0("sum_", quo_name(expr))
  
  mutate(df, 
    !!mean_name := mean(!!expr), 
    !!sum_name := sum(!!expr)
  )
}

变成

   my_mutate <- function(df, ...) {
  exprs <-quos(...)
  mean_names <- paste0("mean_", quos_name(exprs))
  sum_names <- paste0("sum_", quos_name(exprs))
  
  mutate(df, 
    !!!mean_names := mean(!!!exprs), 
    !!!sum_names := sum(!!!exprs)
  )
}

即。为 ... 中指定的所有列添加平均值和总和列，当然这只是一个例子，quos_names 不存在。如果有办法做到这一点，那将非常有帮助。

例如，我知道可以在 data.table DT[,(Col_names):=lapply(Cols,mean)] 中执行类似的操作（此代码不起作用，但我以前做过类似的操作）。

【问题讨论】：

改用mutate_at 怎么样？函数名称将作为后缀而不是前缀添加，否则会执行相同的工作。
@aosmith 不幸的是，这会覆盖 {.vars} 中指定的列我想创建一个新列。
别介意之前的评论，如果你命名 .funs 参数，它会添加一个新列。
我认为您所描述的内容不存在，但除了@aosmith 的评论之外，您还可以通过引用名称的向量map，例如quos(a,b) %>% purrr::map(~my_mutate(df, !!.x)).

标签： r dplyr nse rlang

【解决方案1】：

免责声明：虽然我认为@aosmith 提出的mutate_at 是最好和最简单的解决方案，但我认为看看如何使用rlang 工具解决问题可能具有指导意义，如果mutate_at 不存在。为了科学！

如 cmets 中所述，您将需要研究 purrr::map() 函数族。您还会遇到!!!mean_names := mean(!!!exprs) 的单独问题，因为不能在赋值的左侧使用!!! 拼接运算符。

最好的rlang 方法是将mutate 表达式组合为命名列表。使用quo 执行表达式算术，使用stringr::str_c（或您一直在做的paste0）执行字符串算术：

library( tidyverse )

my_mutate <- function(df, ...) {
  exprs <- enquos(...)

  mean_exprs <- set_names(
    map(exprs, ~quo(mean(!!.x))),               # mpg becomes mean(mpg)
    str_c("mean_", map_chr(exprs, quo_name)) )  # mpg becomes "mean_mpg"

  sum_exprs <- set_names(
    map(exprs, ~quo(sum(!!.x))),                # mpg becomes sum(mpg)
    str_c("sum_", map_chr(exprs, quo_name)) )   # mpg becomes "sum_mpg"

  mutate(df, !!!mean_exprs, !!!sum_exprs)
}

mtcars %>% my_mutate( mpg, cyl )
#    mpg cyl disp  hp ... mean_mpg mean_cyl sum_mpg sum_cyl
# 1 21.0   6  160 110 ... 20.09062   6.1875   642.9     198
# 2 21.0   6  160 110 ... 20.09062   6.1875   642.9     198
# 3 22.8   4  108  93 ... 20.09062   6.1875   642.9     198
# 4 21.4   6  258 110 ... 20.09062   6.1875   642.9     198

奖励：您会注意到我们在上面的表达式定义中重复了一大段代码。我们可以将其提取到一个独立的函数中，该函数使用提供的函数自动构造表达式并相应地命名这些表达式：

mutator <- function(f, ...) {
  f_expr <- enquo(f)
  exprs <- enquos(...)

  ## Same code as in my_mutate above, but with an arbitrary function
  set_names(
    map( exprs, ~quo((!!f_expr)(!!.x)) ),
    str_c( quo_name(f_expr), "_", map_chr(exprs, quo_name) )
  )
}

## Example usage
mutator( sd, mpg, cyl )
# $sd_mpg
# <quosure>
#   expr: ^^sd(^mpg)
#   env:  0x555e05260020

# $sd_cyl
# <quosure>
#   expr: ^^sd(^cyl)
#   env:  0x555e05273af8

我们现在可以使用新的mutator 函数将my_mutate 重新定义为一个简单的单线：

my_mutate2 <- function(df, ...) {
  mutate( df, !!!mutator(mean, ...), !!!mutator(sum, ...) )
}

【讨论】：

【解决方案2】：

您似乎使用mutate_at 找到了答案，但如果您需要在其他情况下这样做，我将添加以下方式。

如果您使用以下函数，您会看到 quos(...) 返回与您的参数相对应的引用列表。

watch_quos <- function(...){
    quos_args <- quos(...)
    return(quos_args)
}  
# Returns a list of closures
watch_quos(hello, iam, several, arguments)

因此，您可以使用sapply 或lapply 之一轻松地将quos 的结果转换为将quo_name 应用于每个引用的参数的字符列表（或向量）：

quo_names <- function(...) {
   quos_args <- quos(...)
   char_args <- lapply(quos_args, quo_name)
   return(char_args)
}
# Returns a character list
quo_names(hello, iwill, be, char, arguments)

【讨论】：