如何在 R 中的函数内部使用 dplyr/magrittr 的管道？答案

【问题标题】：How can I use dplyr/magrittr's pipe inside functions in R?如何在 R 中的函数内部使用 dplyr/magrittr 的管道？
【发布时间】：2016-05-22 14:55:36
【问题描述】：

我正在尝试编写一个函数，该函数将数据框和函数名称作为参数。当我尝试使用标准 R 语法编写函数时，我可以使用 @hadley 在 http://adv-r.had.co.nz/Computing-on-the-language.html 中推荐的 eval 和 substitute 获得良好的结果

> df <- data.frame(y = 1:10)
> f <- function(data, x) {
+   out <- mean(eval(expr = substitute(x), envir = data))
+   return(out)
+ }
> f(data = df, x = y)
[1] 5.5

现在，当我尝试使用 %>% 运算符编写相同的函数时，它不起作用：

> df <- data.frame(y = 1:10)
> f <- function(data, x) {
+   data %>% 
+     eval(expr = substitute(x), envir = .) %>% 
+     mean()
+ }
> f(data = df, x = y)
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 Error in eval(expr, envir, enclos) : objet 'y' introuvable 
>

如何将管道运算符与 eval 和 substitute 结合使用？这对我来说似乎真的很棘手。

【问题讨论】：

问题不在于管道，而在于dplyr函数使用的Non Standard Evaluation

标签： r dplyr magrittr nse

【解决方案1】：

解决方法是

f <- function(data, x) {
  v <- substitute(x)
  data %>% 
    eval(expr = v, envir = .) %>%
    mean()
}

问题在于管道函数 (%>%) 正在创建另一个级别的闭包，这会干扰对 substitute(x) 的评估。你可以通过这个例子看出区别

df <- data.frame(y = 1:10)
f1 <- function(data, x) {
  print(environment())
  eval(expr = environment(), envir = data)
}

f2 <- function(data, x) {
  print(environment())
  data %>% 
    eval(expr = environment(), envir = .)
}
f1(data = df, x = y)
# <environment: 0x0000000006388638>
# <environment: 0x0000000006388638>
f2(data = df, x = y)
# <environment: 0x000000000638a4a8>
# <environment: 0x0000000005f91ae0>

请注意 matrittr 版本中的环境有何不同。在处理非标准评估时，您想尽快处理substitute 的事情。

我希望你的用例比你的例子复杂一点，因为它看起来像

mean(df$y)

将是更容易阅读的代码。

【讨论】：

当然，这只是一个玩具示例，我想写一个更复杂的函数:)
您的解决方案很优雅。但是，对于将substitute 与管道结合的问题，还有更一般的答案吗？
Hadley 说这不是一个好的解决方案：github.com/hadley/r4ds/issues/45#issuecomment-184855725。那么有什么好的解决方案呢？
问哈德利。我建议避免在 magrittr 中使用替代和评估。

【解决方案2】：

我一直在努力理解我的问题。

首先，我用summarise() 函数写了我想要的：

> library(dplyr)
> df <- data.frame(y = 1:10)
> summarise_(.data = df, mean = ~mean(y))
  mean
1  5.5

然后我尝试编写自己的函数。我找到了一个似乎适用于this post 中的lazyeval 包的解决方案。我使用lazy() 和interp() 函数来写我想要的。

第一种可能性在这里：

> library(lazyeval)
> f <- function(data, col) {
+   col <- lazy(col)
+   inter <- interp(~mean(x), x = col)
+   summarise_(.data = data, mean = inter)    
+   }
> f(data = df, col = y)
  mean
1  5.5

我也可以使用管道：

> f <- function(data, col) {
+   col <- lazy(col)
+   inter <- interp(~mean(x), x = col)
+   data %>% 
+     summarise_(.data = ., mean = inter)    
+ }
> 
> f(data = df, col = y)
  mean
1  5.5

【讨论】：

【解决方案3】：

我不会使用 eval 和替换。

以下是适合您的问题的this great post 的简化版本。

df <- data.frame(y = 1:10)
f <- function(data, x) {
  x <- enquo(x)
  df %>% summarise(mean = mean(!!x))
   }
f(data = df, x = y)

这里发生了两件事：

用enquo() 转换列名
为列添加前缀!!

有关更复杂的示例，请参阅链接。

【讨论】：