使用NSE构造公式

debugcn 发表于 Dev

迪伦·罗素

我正在尝试使用NSE构造一个公式，以便可以轻松地在列中进行传递。以下是我想要的用例：

df %>% make_formula(col1, col2, col3)

[1] "col1 ~ col2 + col3"

我首先做了这个功能：

varstring <- function(...) {
 as.character(match.call()[-1])
}

这对于单个对象或多个对象都适用：

varstring(col)

[1] "col"

varstring(col1, col2, col3)

[1] "col1" "col2" "col3"

我创建函数以创建公式：

formula <- function(df, col, ...) {
 group <- varstring(col)
 vars <- varstring(...)

 paste(group,"~", paste(vars, collapse = " + "), sep = " ")
}

但是，函数调用formula(df, col, col1, col2, col3)产生[1] "group ~ ..1 + ..2 + ..3"。

我知道该公式实际上是在评估varstring(group)，varstring(...)实际上并没有像我希望的那样代替用户提供的对象进行评估。但是我不知道如何按预期进行这项工作。

莱昂内尔·亨利

您可以使用以下命令将任意数量的参数与二进制函数连接起来 reduce()

make_formula <- function(lhs, ..., op = "+") {
  lhs <- ensym(lhs)
  args <- ensyms(...)

  n <- length(args)

  if (n == 0) {
    rhs <- 1
  } else if (n == 1) {
    rhs <- args[[1]]
  } else {
    rhs <- purrr::reduce(args, function(out, new) call(op, out, new))
  }

  # Don't forget to forward the caller environment
  new_formula(lhs, rhs, env = caller_env())
}

make_formula(disp)
#> disp ~ 1

make_formula(disp, cyl)
#> disp ~ cyl

make_formula(disp, cyl, am, drat)
#> disp ~ cyl + am + drat

make_formula(disp, cyl, am, drat, op = "*")
#> disp ~ cyl * am * drat

使用表达式的一大优势在于，它对于小型鲍比表（https://xkcd.com/327/）都很强大：

# User inputs are always interpreted as symbols (variable name)
make_formula(disp, `I(file.remove('~'))`)
#> disp ~ `I(file.remove('~'))`

# With `paste()` + `parse()` user inputs are interpreted as arbitrary code
reformulate(c("foo", "I(file.remove('~'))"))
#> ~foo + I(file.remove("~"))

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