使用 dplyr 和 lazyeval 进行编程

我在以保留非标准评估的方式重构 dplyr 时遇到问题。假设我想创建一个始终选择和重命名的函数。

library(lazyeval)
library(dplyr)

df <- data.frame(a = c(1,2,3), f = c(4,5,6), lm = c(7, 8 , 9))

select_happy<- function(df, col){
    col <- lazy(col)
    fo <- interp(~x, x=col)
    select_(df, happy=fo)
}

f <- function(){
    print('foo')
}

select_happy()是根据这个帖子的答案写的当库函数使用非标准评估时重构 R 代码 https://stackoverflow.com/questions/26058182/refactor-r-code-when-library-functions-use-non-standard-evaluation. select_happy()适用于未定义或在全局环境中定义的列名称。但是，当列名也是另一个命名空间中的函数名称时，就会遇到问题。

select_happy(df, a)
#   happy
# 1     1
# 2     2
# 3     3

select_happy(df, f)
#   happy
# 1     4
# 2     5
# 3     6

select_happy(df, lm)
# Error in eval(expr, envir, enclos) (from #4) : object 'datafile' not found

environment(f)
# <environment: R_GlobalEnv>

environment(lm)
# <environment: namespace:stats>

Calling lazy()on f 和 lm 显示了惰性对象的差异，其中 lm 的函数定义出现在惰性对象中，而对于 f 它只是函数的名称。

lazy(f)
# <lazy>
#   expr: f
#   env:  <environment: R_GlobalEnv>

lazy(lm)
# <lazy>
#   expr: function (formula, data, subset, weights, na.action, method = "qr",  ...
#   env:  <environment: R_GlobalEnv>

substitute似乎与 lm 一起工作。

 select_happy<- function(df, col){
     col <- substitute(col) # <- substitute() instead of lazy()
     fo <- interp(~x, x=col)
     select_(df, happy=fo)
}

select_happy(df, lm)
#   happy
# 1     7 
# 2     8
# 3     9

然而读完之后小插图上lazyeval https://cran.r-project.org/web/packages/lazyeval/vignettes/lazyeval.html看起来lazy应该作为更好的替代品substitute。此外，常规的select功能运行得很好。

select(df, happy=lm)
#   happy
# 1     7
# 2     8
# 3     9

我的问题是我该如何写select_happy()以便它能以各种方式发挥作用select()做？我很难理解范围界定和非标准评估。更一般地说，使用 dplyr 进行编程可以避免这些问题和其他问题的可靠策略是什么？

Edit

我测试了 docendo discimus 的解决方案，它效果很好，但我想知道是否有一种方法可以在函数中使用参数而不是点。我认为能够使用也很重要interp()因为您可能想要将输入输入到更复杂的公式中，就像我之前链接到的帖子中一样。我认为问题的核心在于lazy_dots()捕获的表达式与lazy()。我想了解为什么他们的行为不同，以及如何使用lazy()获得与以下相同的功能lazy_dots().

g <- function(...){
    lazy_dots(...)
}

h <-  function(x){
    lazy(x)
}

g(lm)[[1]]
# <lazy>
#   expr: lm
#   env:  <environment: R_GlobalEnv>
h(lm)
# <lazy>
#   expr: function (formula, data, subset, weights, na.action, method = "qr",  ...
#   env:  <environment: R_GlobalEnv> 

甚至改变.follow__symbols to FALSE for lazy()所以它与lazy_dots()不起作用。

lazy
# function (expr, env = parent.frame(), .follow_symbols = TRUE) 
# {
#     .Call(make_lazy, quote(expr), environment(), .follow_symbols)
# }
# <environment: namespace:lazyeval>

lazy_dots
# function (..., .follow_symbols = FALSE) 
# {
#     if (nargs() == 0) 
#         return(structure(list(), class = "lazy_dots"))
#     .Call(make_lazy_dots, environment(), .follow_symbols)
# }
# <environment: namespace:lazyeval>


h2 <-  function(x){
    lazy(x, .follow_symbols=FALSE)
}

h2(lm)
# <lazy>
#  expr: x
#  env:  <environment: 0xe4a42a8>

我只是觉得不知道该做什么。

一种选择可能是进行写入select_happy与标准几乎相同的方式select功能：

select_happy<- function(df, ...){
  select_(df, .dots = setNames(lazy_dots(...), "happy"))
}

f <- function(){
  print('foo')
}

> select_happy(df, a)
  happy
1     1
2     2
3     3
> 
> select_happy(df, f)
  happy
1     4
2     5
3     6
> 
> select_happy(df, lm)
  happy
1     7
2     8
3     9

注意标准的函数定义select函数是：

> select
function (.data, ...) 
{
    select_(.data, .dots = lazyeval::lazy_dots(...))
}
<environment: namespace:dplyr>

另请注意，根据这个定义，select_happy接受选择多个列，但会将任何附加列命名为“NA”：

> select_happy(df, lm, a)
  happy NA
1     7  1
2     8  2
3     9  3

当然，您可以针对这种情况进行一些修改，例如：

select_happy<- function(df, ...){
  dots <- lazy_dots(...)
  n <- length(dots)
  if(n == 1) newnames <- "happy" else newnames <- paste0("happy", seq_len(n))
  select_(df, .dots = setNames(dots, newnames))
}

> select_happy(df, f)
  happy
1     4
2     5
3     6

> select_happy(df, lm, a)
  happy1 happy2
1      7      1
2      8      2
3      9      3