使用 tidyr::expand 进行非标准评估

Question

我在使用 tidyr 包运行非标准评估 (nse) 表达式时遇到问题。

基本上，我想做的是扩展可能相同或不同的两列，以实现具有所有可能组合的数据框。问题是这将是一个函数，所以我不会提前知道列名。

这是一个最小的例子：

library(tidyr)

dummy <- data.frame(x = c("ex1", "ex2"), y = c('cat1', 'cat2')) # dataset

tidyr::expand(dummy, x, y) # using standard evaluation works
tidyr::expand_(dummy, c("x", "y"))  # using the deprecated syntax works

# The following did not work:

  tidyr::expand(dummy, one_of('x'), y) # using select syntax
  tidyr::expand(dummy, vars('x', 'y')) # mutate_at style
  tidyr::expand(dummy, .data[[cnae_agg]], .data[[cnae_agg]])  # mutate current style  
  tidyr::expand(dummy, sym('x'), sym('y')) # trying to convert to symbols
  tidyr::expand(dummy, !!!enquos('x', 'y')) 
  tidyr::expand(dummy, !!('x'), y) # unquosure just one element
  tidyr::expand(dummy, !!!c("x", "y")) # unquosure vector of strings
  tidyr::expand(dummy, !!!c(quo("x"), quo("y"))) # unquosure vector that is being quosured before

所以，我有两个问题：

1) 使用 tidyr 扩展函数的正确语法是什么？

2) 我可能已经多次阅读Advanced R 关于准引用的章节，但我仍然不清楚为什么有几种不同的“风格”可以在 tidyverse 中使用nse，以及在哪里使用每个.

我基本上可以抛出几乎任何东西来选择/总结它会起作用，但是当使用 mutate 时，事情的反应会有所不同。

例如：

  # mutate
  mutate(dummy, new_var = .data[['x']]) # mutate basic style
  mutate(dummy, new_var = !!'x') # this just attributes 'x' to all rows


  # mutate at
  mutate_at(dummy, .vars=vars('y'), list(~'a')) # this works
  mutate_at(dummy, .vars=vars(!!'y'), list(~'a')) # this also works
  mutate_at(dummy, .vars=vars('y'), list(~`<-`(.,!!'x'))) # if we try to use unquote to create an attribution it does not work
  mutate_at(dummy, .vars=vars('y'), list(~`<-`(.,vars(!!'x')))) # even using vars, which works for variable selection, doesnt suffice

  # select 
  select(dummy, x) # this works
  select(dummy, 'x') # this works
  select_at(dummy, vars(!!'x')) # this works
  select_at(dummy, 'x') # this works
  select_at(dummy, !!'x') # this doesnt work

这让我想到了我的 2) 问题。

是否有更新的指南，其中包含 tidyverse 样式的所有当前语法，重点关注每个“动词”的用法差异，例如在“变异”与“选择”中（即当一个工作而另一个工作时）没有）？

以及如何知道我是否必须在其他 tidyverse 包（例如 tidyr）中使用 mutate 或 nse 的 select 样式？

Answer 1

nse 上的更新指南是tidy evaluation guide。特别是，第 8 章介绍了它与dplyr 的关系以及一般模式。在您的情况下，有几种可能的模式，具体取决于您要向用户公开的内容。

模式1：简单的pass the dots to expand，让用户完全控制底层expand()：

f <- function(...) {tidyr::expand(dummy, ...)}
f( x, y )    # End users specifies the columns via NSE

模式 2： 捕获每个变量的用户输入，并使用 new "curly curly" operator 将其传递给 expand()：

g <- function( var1, var2 ) {tidyr::expand(dummy, {{var1}}, {{var2}})}
g( x, y )    # Once again, NSE, but the number of arguments is controlled

模式 3： 允许用户提供参数作为变量名或字符串。使用rlang::ensyms 将字符串转换为变量名：

h <- function(...) {tidyr::expand(dummy, !!!rlang::ensyms(...))}

# The interface now works with strings or NSE
h( "x", "y" )
h( x, y )

模式 3b：如果您想禁用 NSE 支持，并强制用户仅以字符串形式提供参数，那么对上述模式进行小幅修改将仅接受字符串：

h2 <- function(...) {tidyr::expand(dummy, !!!rlang::syms(list(...)))}
h2( "x", "y" )    # Strings OK
h2( x, y )        # Error: object 'x' not found

请注意，NSE 函数需要 quasiquotation 来处理存储在外部变量中的符号：

# Handling strings in external variables
str_name <- "x"
h( !!str_name, "y" )
h2( str_name, "y" )    # h2 doesn't support NSE; no !! needed

# Handling variable names as unevaluated expressions (NOT strings)
var_name <- quote(y)
f( x, !!var_name )
g( x, !!var_name )
h( x, !!var_name )

# Handling lists of variable names using !!! unquote-splice
# Works with functions that accept dots
arg_names <- rlang::exprs( x, y )
f( !!!arg_names )
h( !!!arg_names )

Answer 2

我们需要评估 (!!) symbols

tidyr::expand(dummy,  !!! syms(c('x', 'y')))
# A tibble: 4 x 2
#  x     y    
#  <fct> <fct>
#1 ex1   cat1 
#2 ex1   cat2 
#3 ex2   cat1 
#4 ex2   cat2 

当列名存储在vector 中并且想要执行expand 时，这将特别有用

nm1 <- c('x', 'y')
tidyr::expand(dummy, !!! syms(nm1))

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在其他一些组合中，!!! 或 symbol 的转换在 character 向量中缺失