dplyr / tidyevaluation：如何将 mutate 中的表达式作为字符串传递？

Question

我想编写一个有两个输入的函数：一个新变量的名称和一个数学表达式。两个参数都是字符串。

此函数应采用 data.frame 并添加指定的新变量，该变量应为给定数学表达式的结果。

这是我尝试过的一个最小工作示例：

df <- tibble(A = 1:10, B = 1:10)
new_var <- "C"
expression <- "A + B"


example_fun <- function(new_var, expression) {
  new_var_sym <- sym(new_var)
  expression_sym <-  sym(expression)

  mutate(df, !! new_var_sym := !! expression_sym)
}

example_fun(new_var, expression)

这会产生以下错误：

Error in mutate_impl(.data, dots) : Binding not found: A + B.

当我用 expr() 将 mutate 行包裹在函数中时，我得到了

mutate(df, `:=`(C, `A + B`))

似乎A + B 周围的刻度不应该在那里，但我不知道如何摆脱它们。至少，enquo() 和 quo_name() 没有帮助。

Answer 1

我们可以有一个 quosure/quote 作为表达式，然后进行评估 (!!)。还有:=的lhs可以带字符串，所以我们不需要把'new_var'转成symbol

library(tidyverse)
library(rlang)

expression <- quo(A + B)
example_fun <- function(new_var, expression) {


  df %>% 
      mutate(!! new_var := !! expression)
}

example_fun(new_var, expression)
# A tibble: 10 x 3
#       A     B     C
#   <int> <int> <int>
# 1     1     1     2
# 2     2     2     4
# 3     3     3     6
# 4     4     4     8
# 5     5     5    10
# 6     6     6    12
# 7     7     7    14
# 8     8     8    16
# 9     9     9    18
#10    10    10    20

---

如果我们真的想作为character 字符串传递，那么使用parse_expr

expression <- "A + B"
example_fun <- function(new_var, expression) {


  df %>%
     mutate(!! new_var := !! parse_expr(expression))
}

example_fun(new_var, expression)
# A tibble: 10 x 3
#       A     B     C
#   <int> <int> <int>
# 1     1     1     2
# 2     2     2     4
# 3     3     3     6
# 4     4     4     8
# 5     5     5    10
# 6     6     6    12
# 7     7     7    14
# 8     8     8    16
# 9     9     9    18
#10    10    10    20