在 tidyeval 中将单个参数作为点传递

Question

我试图将dplyr::filter 包装在一个函数中，当有多个filter 条件时，它们将作为向量或列表传递。看这个最小的例子：

filter_wrap <- function(x, filter_args) {
  filter_args_enquos <- rlang::enquos(filter_args)
  dplyr::filter(x, !!!filter_args_enquos)
}

当有一个条件时，我可以使它起作用：

data(iris)
message("Single condition works:")
expected <- dplyr::filter(iris, Sepal.Length > 5)
obtained <- filter_wrap(iris, filter_args = Sepal.Length > 5)
stopifnot(identical(expected, obtained))

当我尝试通过多个条件时，我遇到了问题。我原以为 dplyr::filter 调用中的 !!! 运算符会拼接我的论点，但鉴于错误消息，我想我理解错了。

message("Multiple conditions fail:")
expected <- dplyr::filter(iris, Sepal.Length > 5, Petal.Length > 5)
obtained <- filter_wrap(iris, c(Sepal.Length > 5, Petal.Length > 5))
# Error in filter_impl(.data, quo) : Result must have length 150, not 300
# Called from: filter_impl(.data, quo)
stopifnot(identical(expected, obtained))

使用列表确实会改变错误信息：

obtained <- filter_wrap(iris, list(Sepal.Length > 5, Petal.Length > 5))
# Error in filter_impl(.data, quo) : 
#  Argument 2 filter condition does not evaluate to a logical vector
# Called from: filter_impl(.data, quo)

我不想使用...，因为我的函数会有其他参数，我可能想用点来做其他事情。

将filter_args 参数传递给dplyr::filter 时如何扩展它？

Answer 1

基本上，您的问题是，当您在单个参数上调用 enquos() 时，您还引用了 list() 调用（这是单个调用）。所以基本上你正在创造

filter_args_enquos <- quo(list(Sepal.Length > 5, Petal.Length > 5))

当你打电话时

dplyr::filter(iris, !!!filter_args_enquos)

和这个是一样的

dplyr::filter(iris, list(Sepal.Length > 5, Petal.Length > 5))

这不是有效的 dplyr 语法。 !!! 需要在适当的类似列表的对象上工作，而不是对列表的未评估调用，请注意这会起作用

filter_args_enquos <- list(quo(Sepal.Length > 5), quo(Petal.Length > 5))
dplyr::filter(iris, !!!filter_args_enquos)

因为这里我们实际上是在评估列表，并且只引用列表中的内容。这基本上是 enquos 在使用时创建的对象类型...

filter_wrap <- function(x, ...) {
  filter_args_enquos <- rlang::enquos(...)
  dplyr::filter(x, !!!filter_args_enquos)
}
filter_wrap(iris, Sepal.Length > 5, Petal.Length > 5)

enquos() 函数需要多个参数，而不仅仅是一个列表。这就是为什么它要与... 一起使用，因为这将扩展到多个参数。如果你想传入一个列表，你可以编写一个辅助函数来查找这种特殊情况并正确扩展 quosure。例如

expand_list_quos <- function(x) {
  expr <- rlang::quo_get_expr(x)
  if (expr[[1]]==as.name("list")) {
    expr[[1]] <- as.name("quos")
    return(rlang::eval_tidy(expr, env = rlang::quo_get_env(x)))
  } else {
    return(x)
  }
}

然后你就可以用它了

filter_wrap <- function(x, filter_args) {
  filter_args <- expand_list_quos(rlang::enquo(filter_args))
  dplyr::filter(x, !!!filter_args)
}

这两种方法都可以

filter_wrap(iris, Petal.Length > 5)
filter_wrap(iris, list(Sepal.Length > 5, Petal.Length > 5))

但这并不是真正的enquo 东西“打算”使用的方式。 ... 方法更为惯用。如果您需要更多控制权，或者显式调用 quos()

filter_wrap <- function(x, filter_args) {
  dplyr::filter(x, !!!filter_args)
}
filter_wrap(iris, quo(Petal.Length > 5))
filter_wrap(iris, quos(Sepal.Length > 5, Petal.Length > 5))

Answer 2

我希望我理解正确，这是一个快速的'n'dirty 解决方案： 问题是 / 是通过组合由 c 组合的逻辑查询，这会产生一个向量，只要 x * n 的比较。

filter_wrap <- function(x, filter_args) {
     filter_args_enquos <- rlang::enquos(filter_args)
     LogVec <- rowwise(x) %>% mutate(LogVec = all(!!!filter_args_enquos)) %>%             
     pull(LogVec)
     dplyr::filter(x, LogVec)
}

expected <- dplyr::filter(iris, Sepal.Length > 5, Petal.Length > 5)
obtained <- filter_wrap(iris, c(Sepal.Length > 5, Petal.Length > 5))    

stopifnot(identical(expected, obtained))