R：使用作爲對象傳遞的參數來評估數據框中的表達式

Question

我想編寫一個函數，用於評估數據框中的表達式，但使用可能包含或不包含用戶定義的表達式的表達式，定義的對象。 我覺得這個魔法詞是「非標準評估」，但我還不能完全弄明白。

一個簡單的例子（對於我的目的來說是現實的）：說，我想評估一個lm()調用在數據框中找到的變量。

mydf <- data.frame(x=1:10, y=1:10) 

，它因此可以寫成一個函數如下：

f <- function(df, expr){ 
    expr <- substitute(expr) 
    pf <- parent.frame() 
    eval(expr, df, pf) 
} 

這樣的，我得到了我想要使用下面的命令是什麼。

f(mydf, lm(y~x)) 

# Call: 
# lm(formula = y ~ x) 
# 
# Coefficients: 
# (Intercept)   x 
# 1.12e-15  1.00e+00 

不錯。但是，有些情況下，在調用lm()之前將模型方程保存在對象中更方便。不幸的是，上述功能不再適用。

fml <- y~x 

f(mydf, lm(fml)) 
# Error in eval(expr, envir, enclos): object 'y' not found 

有人可以解釋爲什麼第二個電話不起作用嗎？這個函數怎麼可能被改變，這樣兩個調用都會導致期望的結果？ （希望=適合型號）

乾杯！

Answer 1

從?lm，重新data說法：

如果數據未找到，變量從環境中獲取（公式）

在你的第一種情況下，該公式是在eval(expr, df, pf)創建呼叫，所以公式的環境是基於df的環境。在第二種情況下，公式是在全球環境中創建的，這就是爲什麼它不起作用。

因爲公式帶有自己的環境，所以在NSE中處理它們可能會非常棘手。

你可以嘗試：

with(mydf, 
    { 
    print(lm(y~x)) 
    fml <- y~x 
    print(lm(fml)) 
    } 
) 

但這可能不是您理想的選擇。檢查捕獲的參數中的任何名稱是否解析爲公式並重新分配其環境，都會遇到一些麻煩。 更糟糕的是，重新分配環境並不一定是顯而易見的。在許多情況下，你確實想看看公式環境。

有R上聊天在這一問題上鬆散的相關討論：

• Ben Bolker outlines an issue
• Josh O'Brien points to some old references