dplyr 0.7.1 中的排列函数答案

【问题标题】：Arrange function in dplyr 0.7.1dplyr 0.7.1 中的排列函数
【发布时间】：2017-07-13 18:57:31
【问题描述】：

我在使用 dplyr 编写函数时尝试使用新的 quo 功能并遇到以下问题：

df <- tibble(
  g1 = c(1, 1, 2, 2, 2),
  g2 = c(1, 2, 1, 3, 1),
  a = sample(5), 
  b = sample(5)
)

按变量排列数据框很简单：

my_arrange <- function(df, arrange_var) {
  quo_arrange_var <- enquo(arrange_var)
  df %>%
    arrange(!!quo_arrange_var)
}

但是如果我想设置优惠订单怎么办？例如，任何排列变量都有 2 作为顶部变量，然后正常排序。对于以前版本的 dplyr，我会使用：

arrange(-(arrange_var == 2), arrange_var)

但在新结构中，我不确定如何处理。我试过了：

my_arrange <- function(df, arrange_var) {
  quo_arrange_var <- enquo(arrange_var)

  df %>%
    arrange(-!!quo_arrange_var==2, !!quo_arrange_var)
}

但我得到了错误

 Error in arrange_impl(.data, dots) : 
  incorrect size (1) at position 1, expecting : 5

我也尝试过使用 quo_name：

my_arrange <- function(df, arrange_var) {
  quo_arrange_var <- enquo(arrange_var)

  df %>%
    arrange(-!!(paste0(quo_name(quo_arrange_var), "==2")), !!quo_arrange_var)
}

但得到这个错误：

 Error in arrange_impl(.data, dots) : 
  Evaluation error: invalid argument to unary operator.

任何帮助将不胜感激

【问题讨论】：

标签： r dplyr tidyverse rlang tidyeval

【解决方案1】：

最简单的解决方法是在 bang-bang 周围加上括号。这与! 和== 的运算符优先级有关。当您拥有!!a==b 时，即使您想要(!!a)==b，它也会被解析为!!(a==b)。并且由于某种原因，您可以将 quosure 与数值 quo(a)==2 进行比较，返回 FALSE，因此您的表达式正在评估为 arrange(-FALSE, g2)，这会给您相同的错误消息。

my_arrange <- function(df, arrange_var) {
  quo_arrange_var <- enquo(arrange_var)

  df %>%
    arrange(-((!!quo_arrange_var)==2), !!quo_arrange_var)
}
my_arrange(df, g2)
# # A tibble: 5 x 4
#      g1    g2     a     b
#   <dbl> <dbl> <int> <int>
# 1     1     2     5     4
# 2     1     1     2     5
# 3     2     1     4     3
# 4     2     1     3     1
# 5     2     3     1     2

【讨论】：

【解决方案2】：

tidyverse 已经进化，不再需要enquo。相反，我们将表达式括在双括号 {{ }}（也就是我们 embrace 它们）中。

library("tidyverse")

df <- tibble(
  g1 = c(1, 1, 2, 2, 2),
  g2 = c(1, 2, 1, 3, 1),
  a = sample(5),
  b = sample(5)
)

my_arrange <- function(df, arrange_var) {
  df %>%
    arrange(desc({{ arrange_var }} == 2), {{ arrange_var }})
}
my_arrange(df, g2)
#> # A tibble: 5 × 4
#>      g1    g2     a     b
#>   <dbl> <dbl> <int> <int>
#> 1     1     2     1     2
#> 2     1     1     4     5
#> 3     2     1     3     3
#> 4     2     1     5     1
#> 5     2     3     2     4

packageVersion("tidyverse")
#> [1] '1.3.1'

^{由reprex package (v2.0.1) 于 2022-03-17 创建}

【讨论】：