如何引用/取消引用变量以在 R 中构造公式 [重复]答案

【问题标题】：How to quote/unquote variables for constructing formulas in R [duplicate]如何引用/取消引用变量以在 R 中构造公式 [重复]
【发布时间】：2021-06-01 06:06:23
【问题描述】：

我很难理解引用、取消引用、准引用...在 R 中是如何工作的。在这种情况下，我想拟合一个线性模型。我认为通常你不需要引用lm-call 的输入。

所以我想做这样的事情：

names(mtcars)

y = "mpg" # response
x = "hp" # predictor

fml = y ~ x

lm(fml, data=mtcars)

但显然这不起作用，因为字面上的“y”和“x”是在公式中传递的。我用expr() 和eval() 尝试了几件事，但我认为我的方法不对。阅读高级 R 中的元编程章节肯定会有很大帮助，但也许这里还有一个“直观”的解决方案。

【问题讨论】：

y = as.name("mpg"); x = as.name("hp"); fml = eval(bquote(.(y) ~ .(x))) 但是，通常最好替换为lm 调用，例如eval(bquote(lm(.(y) ~ .(x))))，否则您可能会遇到范围界定问题，因为错误的环境可能与公式相关联。

标签： r metaprogramming quoting

【解决方案1】：

对于lm，您不需要引用/取消引用。您可以使用as.formula 或reformulate 来构造公式。

lm(reformulate(y, x), data=mtcars)

但是，由于lm 也接受可以强制转换为公式的字符串，因此您可以使用paste，它会给出相同的结果。

lm(paste(x, y, sep = '~'), data=mtcars)

【讨论】：

【解决方案2】：

如果你想使用rlang 风格的引用/取消引用，你会使用。

y = sym("mpg")
x = sym("hp")

# alternatively
# y = expr(mpg)
# x = expr(hp)


fml = inject(!!y ~ !!x)

lm(fml, data=mtcars)

【讨论】：

哇，非常感谢！