评估字符串以进行回归答案

【问题标题】：Evaluate strings for regression评估字符串以进行回归
【发布时间】：2016-10-22 15:39:21
【问题描述】：

从这些字符串

data = "mtcars"
y    = "mpg"
x    = c("cyl","disp")

，我正在尝试执行线性模型。我试过像

epp=function(x) eval(parse(text=paste0(x,collapse="+")))

lm(data=epp(data),epp(y)~epp(x))
# Error in eval(expr, envir, enclos) : object 'cyl' not found

最后一行的目标是等价于

lm(data=mtcars,mpg~cyl+disp)

【问题讨论】：

你会得到大量的人告诉你根本不要这样做，除非你提供一些详细的上下文，我猜这涉及某种请求数据的应用程序, x 和 y 来自用户的参数，然后运行线性模型？解释上下文可能会避免误解，并可能会带来更好的答案。
@joran 我的目标是制作一个为 MCMCglmm 执行逐步模型选择的函数。
在这种情况下，您传递的是数据框名称的字符表示，而不是对象本身，这似乎非常奇怪。
是的，你是正确的 data.frame。原因是（1）部分是为了学习和（2）在传递给函数时不必复制整个data.frame（但无论如何复制时间都可以忽略不计）。我现在改了。

标签： r eval lm evaluation expression-evaluation

【解决方案1】：

这涉及两个操作，这两个操作都在多个 SO 条目中描述，可能单独使用 get 或 as.formula 函数：

lm(data=get(data), 
   formula=as.formula( paste( y, "~", paste(x, collapse="+") ) )
  )

在这两种情况下，您都使用文本/字符对象来返回语言对象。在第一个参数get 返回一个可以评估的“符号”，在第二个实例中as.formula 返回一个“公式”对象。 @blmoore 告诉我们 lm 将接受一个字符对象是正确的，因此这里不需要 as.formula 调用。

【讨论】：

打败我！你甚至可以让lm从字符强制转换公式
@Remi.b：R Purity 的守护者建议我们避免使用eval(parse(...，因为它通常是在编程的宏处理模式下转换 R 的一种方法。致 blmoore：我没有意识到 NSE 已经下降到 lm 处理字符值，但我想它并没有真正造成任何歧义。