在 R 中解析和评估字符串表达式的列？

如何将 R 中的一列字符串表达式作为管道的一部分进行解析和求值？

在下面的示例中，我生成了所需的列，evaluated。但我知道这不是正确的做法。我尝试采取 tidyverse 方法。但我只是很困惑。

library(tidyverse)
df <- tibble(name = LETTERS[1:3], 
             to_evaluate = c("1-1+1", "iter+iter", "4*iter-1"), 
             evaluated = NA)
iter = 1
for (i in 1:nrow(df)) {
  df[i,"evaluated"] <- eval(parse(text=df$to_evaluate[[i]]))
}
print(df)
# # A tibble: 3 x 3
# name  to_evaluate evaluated
# <chr> <chr>           <dbl>
# 1 A     1-1+1               1
# 2 B     iter+iter           2
# 3 C     4*iter-1            3

作为管道的一部分，我尝试了：

df %>% mutate(evaluated = eval(parse(text=to_evaluate)))
df %>% mutate(evaluated = !!parse_exprs(to_evaluate))
df %>% mutate(evaluated = parse_exprs(to_evaluate))
df %>% mutate(evaluated = eval(parse_expr(to_evaluate)))
df %>% mutate(evaluated = parse_exprs(to_evaluate))
df %>% mutate(evaluated = eval(parse_exprs(to_evaluate)))
df %>% mutate(evaluated = eval_tidy(parse_exprs(to_evaluate)))

这些都不起作用。

你可以试试：

df %>%
 rowwise() %>%
 mutate(iter = 1,
        evaluated = eval(parse(text = to_evaluate))) %>%
 select(-iter)

  name  to_evaluate evaluated
  <chr> <chr>           <dbl>
1 A     1-1+1               1
2 B     iter+iter           2
3 C     4*iter-1            3

按照这个逻辑，其他可能性也可以发挥作用。使用rlang::parse_expr():

df %>%
 rowwise() %>%
 mutate(iter = 1,
        evaluated = eval(rlang::parse_expr(to_evaluate))) %>%
 select(-iter)

另一方面，我认为引用很重要@马丁·马赫勒 https://stackoverflow.com/questions/1743698/evaluate-expression-given-as-a-string:

（可能）唯一的连接是通过 parse(text = ....) ，一切都很好 R 程序员应该知道这很少是一种高效或安全的方法 意味着构造表达式（或调用）。而是进一步了解 Replace()、quote() 以及可能使用的功能 do.call（替代，……）。