การใช้การประเมินที่ไม่ได้มาตรฐานตามระเบียบในการถอดรหัสในด้านขวามือของการกลายพันธุ์

ลองพิจารณาดูซิว่าแต่ละคอลัมน์เป็นเวกเตอร์ของตัวละครที่สามารถมีค่าได้มากมายสมมติว่า "A" ถึง "F"

library(tidyverse)
sample_df <- tibble(q1 = c("A", "B", "C"), q2 = c("B", "B", "A"))

ฉันต้องการสร้างฟังก์ชั่นที่ใช้ชื่อคอลัมน์เป็นอาร์กิวเมนต์และ recodes คอลัมน์นั้นเพื่อให้คำตอบ "A" ใด ๆ กลายเป็น NA และ df จะถูกส่งกลับตามที่เป็นอยู่ เหตุผลในการออกแบบด้วยวิธีนี้คือเพื่อให้พอดีกับไปป์ไลน์ที่กว้างขึ้นที่ดำเนินการชุดของการดำเนินงานโดยใช้คอลัมน์ที่กำหนด

มีหลายวิธีในการทำเช่นนี้ แต่ฉันสนใจที่จะเข้าใจว่าวิธีที่ดีที่สุดในการใช้สำนวน tidy_eval / tidyverse อันดับแรกชื่อคำถามต้องอยู่ทางด้านซ้ายของกริยากลายพันธุ์ดังนั้นเราจึงใช้!!และ:=ตัวดำเนินการอย่างเหมาะสม แต่แล้วจะวางอะไรไว้ทางด้านขวามือ?

fix_question <- function(df, question) {
    df %>% mutate(!!question := recode(... something goes here...))
}

fix_question(sample_df, "q1") # should produce a tibble whose first column is (NA, "B", "C")

ความคิดเริ่มต้นของฉันคือการทำงานนี้:

df %>% mutate(!!question := recode(!!question, "A" = NA_character_))

แต่แน่นอนปังปังในฟังก์ชั่นเพียงแค่ส่งกลับสตริงตัวอักษร (เช่น "q1") ฉันลงเอยด้วยการใช้เส้นทางที่แฮ็คเพื่ออ้างอิงข้อมูลทางด้านขวาใช้ตัวดำเนินการฐาน R [[และอาศัย.โครงสร้างจาก dplyr และใช้งานได้ดังนั้นในความรู้สึกฉันได้แก้ไขปัญหาพื้นฐานของฉันแล้ว:

df %>% mutate(!!question := recode(.[[question]], "A" = NA_character_))

ฉันสนใจที่จะรับข้อเสนอแนะจากผู้ที่มีความเชี่ยวชาญในเรื่อง tidyeval มากว่าจะมีวิธีการทำแบบนี้หรือเปล่าโดยหวังว่าการดูตัวอย่างการทำงานจะช่วยเพิ่มความเข้าใจของฉันเกี่ยวกับฟังก์ชัน tidyeval ที่ตั้งโดยทั่วไป ความคิดใด ๆ

ที่นี่ทางด้านขวาของ:=เราสามารถระบุsymให้แปลงเป็นสัญลักษณ์แล้วประเมิน ( !!)

fix_question <- function(df, question) {
    df %>%
       mutate(!!question := recode(!! rlang::sym(question), "A" = NA_character_))
  }

fix_question(sample_df, "q1") 
# A tibble: 3 x 2
#  q1    q2   
#  <chr> <chr>
#1 <NA>  B    
#2 B     B    
#3 C     A    

วิธีที่ดีกว่าที่จะใช้งานได้กับทั้งอินพุตและเครื่องหมายอัญประกาศคือ ensym

fix_question <- function(df, question) {
    question <- ensym(question)
    df %>%
       mutate(!!question := recode(!! question, "A" = NA_character_))
  }


fix_question(sample_df, q1)
# A tibble: 3 x 2
#  q1    q2   
#  <chr> <chr>
#1 <NA>  B    
#2 B     B    
#3 C     A    

fix_question(sample_df, "q1")
# A tibble: 3 x 2
#  q1    q2   
#  <chr> <chr>
#1 <NA>  B    
#2 B     B    
#3 C     A    

คุณสามารถใช้ "หยิกหยิก" วิธีการตอนนี้ถ้าคุณมีrlang> = 0.4.0

คำอธิบายต้องขอบคุณ @ eipi10:

สิ่งนี้รวมกระบวนการสองขั้นตอนของอัญประกาศแล้วไม่พูดถึงในขั้นตอนเดียวดังนั้นจึง{{question}}เทียบเท่า!!enquo(question)

fix_question <- function(df, question){
  df %>% mutate({{question}} := recode({{question}}, A = NA_character_))
}

fix_question(sample_df, q1)
# # A tibble: 3 x 2
#   q1    q2   
#   <chr> <chr>
# 1 NA    B    
# 2 B     B    
# 3 C     A    

โปรดทราบว่าensymวิธีนี้ไม่สามารถใช้ได้กับชื่อตัวละคร ยิ่งแย่ไปกว่านั้นมันทำสิ่งที่ผิดแทนที่จะให้แค่ข้อผิดพลาด

fix_question(sample_df, 'q1')

# # A tibble: 3 x 2
#   q1    q2   
#   <chr> <chr>
# 1 q1    B    
# 2 q1    B    
# 3 q1    A    

คุณสามารถทำให้ฟังก์ชั่นมีความยืดหยุ่นเพิ่มขึ้นอีกนิดโดยอนุญาตให้เวกเตอร์ของค่าที่ถูกเข้ารหัสสามารถป้อนเป็นอาร์กิวเมนต์ได้เช่นกัน ตัวอย่างเช่น:

library(tidyverse)
sample_df <- tibble(q1 = c("A", "B", "C"), q2 = c("B", "B", "A"))

fix_question <- function(df, question, recode.vec) {

  df %>% mutate({{question}} := recode({{question}}, !!!recode.vec))

}

fix_question(sample_df, q1, c(A=NA_character_, B="Was B"))

  q1    q2   
1 <NA>  B    
2 Was B B    
3 C     A

โปรดทราบว่าrecode.vecคือ "ได้นำมาอ้าง-แต่งงาน" !!!กับ คุณสามารถดูสิ่งที่กำลังทำกับตัวอย่างนี้ดัดแปลงจากการเขียนโปรแกรมด้วยบทความสั้น ๆ (ค้นหา "splice" เพื่อดูตัวอย่างที่เกี่ยวข้อง) หมายเหตุว่า!!!"splices" คู่ recoding ค่าลงในrecodeฟังก์ชั่นเพื่อที่พวกเขาจะใช้เป็นข้อโต้แย้งใน...recode

x = c("A", "B", "C")
args = c(A=NA_character_, B="Was B")

quo(recode(x, !!!args))

<quosure>
expr: ^recode(x, A = <chr: NA>, B = "Was B")
env:  global

หากคุณต้องการเรียกใช้ฟังก์ชั่นการเขียนรหัสซ้ำในหลายคอลัมน์คุณสามารถเปลี่ยนเป็นฟังก์ชั่นที่ใช้เพียงชื่อคอลัมน์และเวกเตอร์การเข้ารหัส วิธีนี้ดูเหมือนว่าจะเป็นมิตรกับท่อมากขึ้น

fix_question <- function(question, recode.vec) {

  recode({{question}}, !!!recode.vec)

}

sample_df %>% 
  mutate_at(vars(matches("q")), list(~fix_question(., c(A=NA_character_, B="Was B"))))

  q1    q2   
1 <NA>  Was B
2 Was B Was B
3 C     <NA>

หรือเพื่อบันทึกคอลัมน์เดียว:

sample_df %>% 
  mutate(q1 = fix_question(q1, c(A=NA_character_, B="Was B")))