r - 检查 tidyselect 是否为 NULL，如果是，则设置默认的 tidyselect 方法

Question

如果给出 NULL，我正在努力设置默认选择方法。例如，假设我想实现一个函数，对某些 tidyselect 方法、符号或字符串的所有值进行平方，如果没有给出，则默认情况下它对所有数值进行平方。这是我正在尝试处理的案例的代表:

#Load package
suppressMessages(library(dplyr))
#Define function
square_columns <- function(data, target = NULL){
  if (is.null(target)){
    target <- rlang::expr(where(is.numeric))
  }
  data %>% 
    dplyr::mutate(
      dplyr::across(!!target, magrittr::raise_to_power, 2)
    )
}
# Examples
# Works
iris %>% 
  square_columns(target = 'Sepal.Length') %>% 
  invisible()
# Works
iris %>% 
  square_columns(target = c('Sepal.Length', 'Sepal.Width')) %>% 
  invisible()
# Works
iris %>% 
  square_columns() %>% 
  invisible()
# Fails
iris %>% 
  square_columns(target = contains('Sepal'))
#> Error: `contains()` must be used within a *selecting* function.
#> i See <https://tidyselect.r-lib.org/reference/faq-selection-context.html>.
# Fails
iris %>% 
  square_columns(target = Sepal.Length)
#> Error in square_columns(., target = Sepal.Length): object 'Sepal.Length' not found

^{由 reprex package 于 2021 年 6 月 16 日创建(v2.0.0)}

Answer 1

当 target 实际被评估时，您需要更加小心。这应该有效

square_columns <- function(data, target = NULL){
  target <- enquo(target)
  if (rlang::quo_is_null(target)){
    target <- rlang::expr(where(is.numeric))
  }
  data %>% 
    dplyr::mutate(
      dplyr::across(!!target, magrittr::raise_to_power, 2)
    )
}

当您运行 is.null(target) 时，您正在评估该参数，并且无法评估在数据上下文之外使用 contains() 的内容。框架。因此，最好从参数显式创建 quosure，并使用更安全的 rlang::quo_is_null 来检查 NULL 值。