从全局环境中调用函数，其中包含 dplyr：：汇总或变异中的隐式数据帧变量（来自调用 env？）

Question

我想在全局环境中创建一个函数列表，并根据需要在调用中调用它们以突变或汇总，这样它就可以使dplyr代码不那么冗长。问题在于，函数必须使用在数据帧内定义的变量，而不是全局 env。这可能都与对象舀取有关，这对我来说有点棘手。

对于以下所有代码，请加载所需的库:

library(dplyr)
library(purrr)
library(rlang)

例如：使用mtcars数据集，我想group_bya变量，并使用以下三个函数

我可以在电话中定义它们，总结如下，这很好:

mtcars %>%
        group_by(carb) %>%
        summarise(any_vs_four_gears = any(vs == 1 & gear == 4),
                  any_am_high_hp = any(am == 1 & hp >170),
                  all_combined = all(any_vs_four_gears, any_am_high_hp))

# # A tibble: 6 × 4
carb any_vs_four_gears any_am_high_hp all_combined
<dbl> <lgl>             <lgl>          <lgl>
1     1 TRUE              FALSE          FALSE
2     2 TRUE              FALSE          FALSE
3     3 FALSE             FALSE          FALSE
4     4 TRUE              TRUE           TRUE
5     6 FALSE             TRUE           FALSE
6     8 FALSE             TRUE           FALSE

我还可以将函数定义为表达式，然后计算调用中的表达式以进行总结，如下所示：

expressions_as_strings <- list(any_vs_four_gears = 'any(vs == 1 & gear == 4)',
                               any_am_high_hp = 'any(am == 1 & hp >170)',
                               all_combined = 'all(any_vs_four_gears, any_am_high_hp)')
expressions <- map(expressions_as_strings, parse_expr)

mtcars %>%
        group_by(carb) %>%
        summarise(any_vs_four_gears = !!expressions$any_vs_four_gears,
                  any_am_high_hp = !!expressions$any_am_high_hp,
                  all_combined = !!expressions$all_combined)

但是，我觉得如果我可以定义函数而不是表达式，我可以获得更大的灵活性。

我尝试了几种方法都没有成功:

方法1

method_1 <- list(any_vs_four_gears = function() any(vs == 1 & gear == 4),
                  any_am_high_hp = function() any(am == 1 & hp >170),
                  all_combined = function() all(any_vs_four_gears, any_am_high_hp))
#example

mtcars %>%
        group_by(carb) %>%
        summarise(any_vs_four_gears = method_1$any_vs_four_gears())

method_1失败。我认为这是因为函数从全局env中获取vs和gear的值，而不是数据。

方法二

method_2 <- list(any_vs_four_gears = function(var1, var2) {any({{var1}} == 1 & {{var2}} == 4)},
                any_am_high_hp = function(var1, var2) {any({{var1}} == 1 & {{var2}} > 170)},
                all_combined = function(var1, var2) {all({{var1}}, {{var2}})})

# example

mtcars %>%
        group_by(carb) %>%
        summarise(any_vs_four_gears = method_2$any_vs_four_gears(vs, gear))

方法2确实有效，但是我必须包含变量作为函数的参数，我希望能够绕过它。

主要问题

有没有办法创建一个函数，该函数使用数据帧中的变量，但不需要将变量名称作为参数包含？我想要的是类似于method_1的东西，带有伪代码：

mtcars %>%
        group_by(carb) %>%
        summarise(any_vs_four_gears = method_x$any_vs_four_gears(),
                  any_am_high_hp = method_x$any_am_high_hp(),
                  all_combined = method_x$all_combined())

Answer 1

首先，我通常反对编写破坏功能可重复性的函数，因为我花了太多时间对基于未传递给它们的内容改变行为的函数进行故障排除。

但是，试试这个：

method_1 <- list(
  any_vs_four_gears = function(data = cur_data()) with(data, any(vs == 1 & gear == 4)),
  any_am_high_hp = function(data = cur_data()) with(data, any(am == 1 & hp > 170)),
  all_combined = function(data = cur_data()) with(data, all(any_vs_four_gears, any_am_high_hp))
)

mtcars %>%
  group_by(carb) %>%
  summarise(
    any_vs_four_gears = method_1$any_vs_four_gears()
    any_am_high_hp = method_1$any_am_high_hp(),
    all_combined = method_1$all_combined()
  )
# # A tibble: 6 x 4
#    carb any_vs_four_gears any_am_high_hp all_combined
#   <dbl> <lgl>             <lgl>          <lgl>       
# 1     1 TRUE              FALSE          FALSE       
# 2     2 TRUE              FALSE          FALSE       
# 3     3 FALSE             FALSE          FALSE       
# 4     4 TRUE              TRUE           TRUE        
# 5     6 FALSE             TRUE           FALSE       
# 6     8 FALSE             TRUE           FALSE       

这使用了< code>dplyr-pipe环境中的< code>cur_data()代词/函数，只添加了一点周围代码(< code>with(data，{...})，所以< code > { -表达式友好)，并且“按原样”工作。

这些错误不难解释：

mtcars %>%
  select(-vs) %>%     # intentionally setting up an error
  group_by(carb) %>%
  summarise(
    any_vs_four_gears = method_1$any_vs_four_gears()
    any_am_high_hp = method_1$any_am_high_hp(),
    all_combined = method_1$all_combined()
  )
# Error: Problem with `summarise()` column `any_vs_four_gears`.
# i `any_vs_four_gears = method_1$any_vs_four_gears()`.
# x object 'vs' not found
# i The error occurred in group 1: carb = 1.
# Run `rlang::last_error()` to see where the error occurred.