R：以編程方式創建函數調用

Question

我經常需要在另一個函數中創建一個函數調用，然後再對其進行評估。因此我傾向於使用eval(parse(text = "what_needs_to_be_done")) ，並使用paste0()構建文本。但是，這不是一個好的方法。下面是一個例子：

select_data <- function(x, A = NULL, B = NULL, C = NULL) { 
    kall <- as.list(match.call()) 
    vars <- names(kall)[names(kall) %in% c("A", "B", "C")] 
    selection_criteria <- paste0(vars, " == ", kall[vars], collapse = ", ") 
    txt <- paste0("dplyr::filter(x, ", selection_criteria, ")") 
    res <- eval(parse(text = txt)) 
    return(res) 
} 

DF <- data.frame(A = c(1,1,2,2,3,3), B = c(1,2,1,2,1,2), C = c(1,1,1,2,2,2)) 
select_data(DF, A = 2, C = 2) 

這僅僅是一個示例，在大多數情況下，可以構成功能更復雜和廣泛。但是，該示例顯示了一般問題。我現在所做的第一件事情是將paste0與函數調用結合起來，這樣我就可以在控制檯輸入它，然後對它進行評估。

我已經篡改了替代方法substitute,lazyeval,bquote，但我不太明白他們真正做了什麼，因此無法讓他們工作。

你能幫我找到一個更好的方法來構建調用，然後評估它嗎？

Answer 1

更新4.29.17 - 即將發佈dplyr 0.6.0將解決這些問題。新的答案已被添加到下面的問題。有關使用dplyr編程的更多信息，請參閱see this vignette。

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您有正確的想法。您可以縮短代碼一點與?filter_和點的說法...：

select_data <- function(x, ...) { 
    kall <- list(...) 
    filter_(.data=x, paste0(names(kall), "==", unlist(kall), collapse="&")) 
} 
select_data(DF, A = 2, C = 2) 
# A B C 
# 1 2 2 2 

更新

編程與dplyr甚至可以中級程序員非常具有挑戰性。作者承認，非標準評估的優勢與功能性編程的難度相關。有運行到同樣的問題，一些SO用戶：

standard evaluation in dplyr

dplyr function does not work

Using dplyr functions within another function

Major dplyr functions in a function Pass arguments to dplyr functions

dplyr: filter where two columns in data.frame are equal

聖已採取eps解決這些問題。有一個vignette to outline the basic fixes。然而，在我看來，小插曲對函數式編程的解釋是不夠的。沒有一個函數被寫爲例子。它也沒有涉及通常出現的任何混雜的例子。希望隨着NSE修復電話的增加，我們最終可能會得到足夠的迴應。

作爲非標準評估可能導致編程混亂的最後一個例子，我試圖爲這個用戶解決方案一段時間沒有用。很簡單，就是要求使用summarise編程：

Sub-function in grouping function using dplyr