r - 整洁的Eval : Using {{var}} inside a nesting function not possible?

Question

我试图在函数中使用tidyr::complete，同时使用{{}}提供变量名。但是，当我添加嵌套函数以合并两个变量时，这会出现错误。请参阅下面的最小示例。

library(tidyverse)
library(rlang)

df <- tibble(
  group1 = c(1:2, 1),
  group2 = c("c", "c", "c"),
  item_id = c(1:2, 2),
  item_name = c("a", "b", "b"),
  value1 = 1:3,
  value2 = 4:6
)

my_complete <- function(data, var1, var2, var3, var4, var5, var6){
  data %>%
    tidyr::complete({{var1}}, {{var3}})
}

my_complete(df, var1 = group1, var2 = group2, var3 = item_id, var4 = item_name, var5 = value1, var6 = value2)

这有效，输出为:

# A tibble: 4 x 6
  group1 item_id group2 item_name value1 value2
   <dbl>   <dbl> <chr>  <chr>      <int>  <int>
1      1       1 c      a              1      4
2      1       2 c      b              3      6
3      2       1 NA     NA            NA     NA
4      2       2 c      b              2      5

但是，当我将两个变量与嵌套结合使用时，会出现错误。

my_complete_nesting <- function(data, var1, var2, var3, var4, var5, var6){
  data %>%
    tidyr::complete(nesting({{var1}}, {{var2}}), nesting({{var3}}, {{var4}}))
}

my_complete_nesting(df, var1 = group1, var2 = group2, var3 = item_id, var4 = item_name, var5 = value1, var6 = value2)

 Error in .f(.x[[i]], ...) : object 'group1' not found 

也许我缺少了一些东西，但是我无法使它正常工作。我以为我知道如何使用 {{}}。当我使用 variable <- enquo(variable)和 !!variable的替代表达式时，我遇到了相同的问题。因此，不是造成问题的具体原因是 {{}}，而是我在此处使用整洁的eval的方式。
我想得到以下输出:

df %>%
  tidyr::complete(nesting(group1, group2), nesting(item_id, item_name))

# A tibble: 4 x 6
  group1 group2 item_id item_name value1 value2
   <dbl> <chr>    <dbl> <chr>      <int>  <int>
1      1 c            1 a              1      4
2      1 c            2 b              3      6
3      2 c            1 a             NA     NA
4      2 c            2 b              2      5

对于这个问题，我将不胜感激。也许我只是简单地缺少一些东西，但是我似乎找不到问题。
谢谢!

Answer 1

这实际上是一个示例，您不想想要使用quosures。 quosure捕获表达式以及应对其进行评估的上下文。在您的情况下，它捕获了未定义 group1的全局环境。这就是为什么在nesting()尝试解析表达式时出现“找不到对象”错误的原因。
因为您希望group1在数据框架的上下文中进行评估(而不是在全局上下文中)，所以此处使用的适当机制是ensym():

my_complete_nesting <- function(data, var1, var2, var3, var4, var5, var6){
  data %>%
    tidyr::complete(nesting(!!ensym(var1), !!ensym(var2)), 
                    nesting(!!ensym(var3), !!ensym(var4)))

}

## Now works
my_complete_nesting(df, var1 = group1, var2 = group2, 
                    var3 = item_id, var4 = item_name, 
                    var5 = value1, var6 = value2)