使用 purrr 和 dplyr: 是 rlang::sym 最好的方法

Question

我想编写使用 dplyr 动词的函数，这意味着我必须涉足 rlang 的浑水。

举一个具体的例子，假设我想使用purrr::map_df() 来迭代dplyr::group_by() 中的变量。 programming with dplyr 小插图介绍了编写 my_summarise() 函数；方法是在分组变量上使用rlang::enquo()，然后用!! 取消引用。 这种方法可以创建一个新的类似 dplyr 的函数，该函数采用不带引号的变量名（小插图中的my_summarise(df, g1)）。

相比之下，我想将变量名作为字符串提供。 rlang::sym() 是正确的方法吗？似乎不是，因为在 dplyr 编程小插图中没有提到 sym()，在 rlang tidy evaluation article 中也几乎没有提到。有没有更好的办法？

library(tidyverse)
my_summarise <- function(df, group_var) {
  group_var <- rlang::sym(group_var)

  df %>%
    group_by(!!group_var) %>%
    summarise(mpg = mean(mpg))
}

# This works. Is that a good thing?
purrr::map_df(c("cyl", "am"), my_summarise, df = mtcars)

# A tibble: 5 x 3
    cyl   mpg    am
  <dbl> <dbl> <dbl>
1  4.00  26.7 NA   
2  6.00  19.7 NA   
3  8.00  15.1 NA   
4 NA     17.1  0   
5 NA     24.4  1.00

作为后续，为什么有时简单地取消引用（没有先应用enquo 或sym）会起作用？在下面的示例中，为什么 select() 可以按预期工作，而 group_by() 不能？

x <- "cyl"
select(mtcars, !!x)
group_by(mtcars, !!x)

更新：答案不是取消引用。就是select更灵活，可以处理字符串，而group_by不能。

其他参考：这是 Edwin Thoen 的 blog post。

Answer 1

简短回答：是的。

如果您想在列上使用map，sym 是一个很好的方法。 Lionel Henry 在draft vignette 中演示了sym。

如果您想传递列名，但不尝试迭代，Kirill Müller prefers quo。在下面的示例中，它们具有相同的效果。

library(dplyr)

x <- rlang::quo(cyl)
y <- rlang::sym("cyl")
identical(group_by(mtcars, !!x), group_by(mtcars, !!y))  # TRUE