Використання нестандартного оцінювання на основі тидевалу в перекодуванні в правій частині мутації

Розглянемо таблицю, де кожен стовпець є символьним вектором, який може приймати багато значень - скажімо, "A" через "F".

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

Я хочу створити функцію, яка приймає назву стовпця як аргумент, і перекодує цей стовпець, щоб будь-яка відповідь "А" перетворилася на NA, а df повернувся в іншому випадку як є. Причиною проектування цього способу є вписання в більш широкий трубопровід, який виконує низку операцій за допомогою заданого стовпця.

Є багато способів зробити це. Але мені цікаво зрозуміти, яким буде найкращий ідіоматичний підхід tidy_eval / tidyverse. По-перше, ім'я питання має бути зліва від мутаційного дієслова, тому ми використовуємо оператори !!та :=належним чином. Але потім, що поставити на праву сторону?

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")

Моя початкова думка полягала в тому, що це спрацює:

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

Але, звичайно, вибух-удар на внутрішній функції просто повертає буквальний рядок символів (наприклад, "q1"). Я в кінцевому підсумку взяв те, що відчуває себе хакізним маршрутом для посилання на дані з правого боку, використовуючи базовий [[оператор R і спираючись на .конструкцію від dplyr, і це працює, тому в певному сенсі я вирішив свою основну проблему:

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

Мені цікаво отримати зворотній зв'язок від людей, які дуже добре займаються питанням, чи є більш ідіоматичний спосіб зробити це, сподіваючись, що бачення відпрацьованого прикладу покращить моє розуміння функції, встановленої на тривалість, загалом. Будь-які думки?

Тут, з правого боку :=, ми можемо вказати symконвертувати в символ, а потім оцінити ( !!)

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    

Кращий підхід, який би працював як для котируваних, так і для котируваних даних, це 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    

Тепер ви можете скористатися методом "фігурних фігурних", якщо у вас є rlang> = 0.4.0 .

Пояснення завдяки @ eipi10:

Це поєднує в два етапи процес цитування, а потім - цитування в один крок, {{question}}тобто еквівалентний!!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    

Зауважте, що на відміну від ensymпідходу, це не працює з іменами символів. Ще гірше, що він робить неправильно, а не просто помиляється.

fix_question(sample_df, 'q1')

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

Ви можете зробити функцію дещо гнучкішою, дозволяючи вводити також вектор аргументованих значень як аргумент. Наприклад:

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

Зверніть увагу, що recode.vec"без котирування" з !!!. Ви можете бачити, що це робиться з цим прикладом, адаптованим із програмування за допомогою віньєтки dplyr (шукайте "сплайс", щоб переглянути відповідні приклади). Зауважте, як !!!"зрощено" пари перекодуючих значень у recodeфункцію, щоб вони використовувались як ...аргумент в 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

Якщо ви хочете потенційно запустити функцію перекодування на кількох стовпцях, ви можете перетворити її на функцію, яка бере лише ім'я стовпця та вектор перекодування. Такий підхід здається, що це було б більш сприятливо.

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>

Або перекодувати один стовпець:

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