r - 为什么 .env 代词在 dplyr::slice_max 中不起作用？

Question

.env代词用于指代环境中的对象(而不是在 data.frame 中)在其他 dplyr 动词中效果很好，但在 slice_max 中返回错误.为什么？
考虑以下函数:

library(dplyr)
#> 
#> Attaching package: 'dplyr'
#> The following objects are masked from 'package:stats':
#> 
#>     filter, lag
#> The following objects are masked from 'package:base':
#> 
#>     intersect, setdiff, setequal, union
library(rlang)

f1 <- function(y) {
  d <- tibble(x = runif(20))
  d %>% 
    slice_max(order_by = .data$x, n = .env$y)
}

f2 <- function(y) {
  d <- tibble(x = runif(20))
  d %>% 
    filter(.data$x >= .env$y)
}

f3 <- function(y) {
  d <- tibble(x = runif(20))
  d %>% 
    mutate(z = .env$y)
}

f1(2)
#> Error: `n` must be a single number.
f2(0.8)
#> # A tibble: 8 x 1
#>       x
#>   <dbl>
#> 1 0.936
#> 2 0.812
#> 3 0.998
#> 4 0.962
#> 5 0.901
#> 6 0.875
#> 7 1.00 
#> 8 0.919
f3(2)
#> # A tibble: 20 x 2
#>         x     z
#>     <dbl> <dbl>
#>  1 0.0318     2
#>  2 0.928      2
#>  3 0.983      2
#>  4 0.622      2
#>  5 0.583      2
#>  6 0.0314     2
#>  7 0.481      2
#>  8 0.791      2
#>  9 0.476      2
#> 10 0.599      2
#> 11 0.468      2
#> 12 0.234      2
#> 13 0.276      2
#> 14 0.382      2
#> 15 0.914      2
#> 16 0.736      2
#> 17 0.572      2
#> 18 0.863      2
#> 19 0.337      2
#> 20 0.515      2

由 reprex package 创建于 2020 年 11 月 16 日(v0.3.0)

Answer 1

函数 dplyr:::check_slice_size 抛出错误。由 slice_max.data.frame 调用.该函数的第 7:9 行是:

        if (!is.numeric(n) || length(n) != 1) {
            abort("`n` must be a single number.")
        }

所以 n必须是长度为一的数字。 .env代词在这里没有实现。
那么这是一个错误吗？我会争辩说不是。你不需要 .env在这里，因为 n参数不使用整洁的评估，也不应该。因为它只对 n 有意义作为单个数字，使用整洁评估的唯一情况是在单行小标题中。但是如果你知道你有一个单行的小标题，那么调用 slice_max 是没有意义的。 .这是一个 22 条规则:您唯一能够使用 tidy 评估的时候是没有用处的时候。因此，这是一个很好的设计决策。
您可以放心，没有歧义。如果您使用 y在这里，它总是被解释为你想要的 .env$y :

library(dplyr)
library(rlang)

f1 <- function(y) {
  d <- tibble(x = runif(20), y = rnorm(20))
  d %>% 
    slice_max(order_by = .data$x, n = y)
}

f1(2)
#> # A tibble: 2 x 2
#>       x      y
#>   <dbl>  <dbl>
#> 1 0.971 -1.65 
#> 2 0.918  0.151

由 reprex package 创建于 2020 年 11 月 16 日(v0.3.0)