如何在R中的dplyr::mutate中使用運算式

我想根據給定的字符向量添加一個新列。例如，在下面的示例中，我想添加d定義的列expr：

library(magrittr)

data <- tibble::tibble(
  a = c(1, 2),
  b = c(3, 4)
)

expr <- "d = a   b"

如下：

data %>%
  dplyr::mutate(d = a   b)

# # A tibble: 2 x 3
#       a     b     d
#   <dbl> <dbl> <dbl>
# 1     1     3     4
# 2     2     4     6

但是，在下面的代碼中，雖然計算本身（即添加）有效，但新列的名稱與我的預期不同。

data %>%
  dplyr::mutate(!!rlang::parse_expr(expr))

# # A tibble: 2 x 3
#       a     b `d = a   b`
#   <dbl> <dbl>       <dbl>
# 1     1     3           4
# 2     2     4           6

data %>%
  dplyr::mutate(!!rlang::parse_quo(expr, env = rlang::global_env()))

# # A tibble: 2 x 3
#       a     b `d = a   b`
#   <dbl> <dbl>       <dbl>
# 1     1     3           4
# 2     2     4           6

data %>%
  dplyr::mutate(rlang::eval_tidy(rlang::parse_expr(expr)))

# # A tibble: 2 x 3
#       a     b `rlang::eval_tidy(rlang::parse_expr(expr))`
#   <dbl> <dbl>                                       <dbl>
# 1     1     3                                           4
# 2     2     4                                           6

如何正確使用 dplyr::mutate 中的運算式？

我的問題與此類似，但在我的示例中，新變數 ( d) 及其定義 ( a b) 在單個字符向量 ( expr) 中給出。

uj5u.com熱心網友回復：

讓我們首先看一下dplyr::mutate創建命名變數需要什么樣的運算式：我們需要一個命名串列，其中包含一個運算式，以使用給定的串列元素名稱基于該運算式創建變數。

library(tidyverse)

data <- tibble::tibble(
  a = c(1, 2),
  b = c(3, 4)
)

expr <- "d = a   b"
# let's rewrite the string above as named list containing an expression.
expr2 <- list(d = expr(a   b))

# this works as expected:
data %>% 
  mutate(!!! expr2)

#> # A tibble: 2 x 3
#>       a     b     d
#>   <dbl> <dbl> <dbl>
#> 1     1     3     4
#> 2     2     4     6

現在我們只需要一個函式，將字串轉換為包含等式右側運算式的命名串列。名稱必須在等式的左側。我們可以通過常規的字串操作來做到這一點。最后，我們需要將等式的右側從字串轉換為運算式。我們可以str2lang在這里使用base R。

create_expr_ls <- function(str_expr) {
  expr_nm <- str_extract(str_expr, "^\\w ")
  expr_code <- str_replace_all(str_expr, "(^\\w \\s?=\\s?)(.*)", "\\2")
  set_names(list(str2lang(expr_code)), expr_nm)
}

expr3 <- create_expr_ls(expr)

data %>% 
  mutate(!!! expr3)

#> # A tibble: 2 x 3
#>       a     b     d
#>   <dbl> <dbl> <dbl>
#> 1     1     3     4
#> 2     2     4     6

^{由reprex 包（v0.3.0）于 2022-01-23 創建}

uj5u.com熱心網友回復：

這些作業中的任何一個。第二個類似于第一個，但不需要rlang在搜索路徑上。如果d=零件不存在，則第三和第四也可以使用，expr在這種情況下使用默認名稱。最后一個僅使用基數 R，也是最短的。

data %>% mutate(within(., !!parse_expr(expr)))

data %>% mutate(within(., !!parse(text = expr)))

data %>% mutate(data, !!parse_expr(sprintf("tibble(%s)", expr)))

data %>% { eval_tidy(parse_expr(sprintf("mutate(., %s)", expr))) }

within(data, eval(parse(text = expr)))  # base R

筆記

假設這個前提：

library(dplyr)
library(rlang)

# input
data <- tibble(a = c(1, 2), b = c(3, 4))
expr <- "d = a   b"

uj5u.com熱心網友回復：

要獲得變異列的所需名稱，您仍然可以使用相同的語法并將結果分配給具有首選名稱的列。要獲取此名稱，您可以使用正則運算式查找之前的內容=，然后洗掉可能存在的任何前導或尾隨空格。

expr <- "x = a * b"
col_name <- trimws(str_extract(expr,"[^=] "))

data %>%
   dplyr::mutate(!!col_name := !!rlang::parse_expr(expr))
# A tibble: 2 × 3
      a     b     x
  <dbl> <dbl> <dbl>
1     1     3     3
2     2     4     8

data %>%
   dplyr::mutate(!!col_name := !!rlang::parse_quo(expr, env = rlang::global_env()))
# A tibble: 2 × 3
      a     b     x
  <dbl> <dbl> <dbl>
1     1     3     3
2     2     4     8
 
data %>%
   dplyr::mutate(!!col_name := rlang::eval_tidy(rlang::parse_expr(expr)))
# A tibble: 2 × 3
      a     b     x
  <dbl> <dbl> <dbl>
1     1     3     3
2     2     4     8

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