r - 在 `arrange` 数据管道函数中将排序方向传递给 `dplyr`

Question

我有一个函数可以用我的数据做很多事情。但是我想添加一个排序顺序参数，允许我在将参数传递给函数时以相反的方向一步翻转数据。我需要该函数与 dbplyr 的 SQL 后端兼容。

我目前的解决方案似乎真的不够优雅。我有两个完整的数据管道，一个带有 desc() ，一个没有。这感觉真的很笨拙，但由于我必须在 dplyr 中围绕我的字段包装 desc() 我想不出还有什么办法可以做到这一点。一个想法可能是创建一个 1 或 -1 的排序参数，并在排序前将其乘以我的字段。有没有更简单或更简单的方法来做到这一点？

这是一个简单的玩具示例，展示了我如何创建两个管道:

library(dplyr)

df <- data.frame(x = rnorm(10))

stupid_func <- function(df, sort_order = 'asc'){
  ## does many things in reality, this is a toy example

  if (sort_order == 'asc') {
    df %>% arrange(x) %>% return
  } else if (sort_order == 'desc') {
    df %>% arrange(desc(x)) %>% return
  }

}

stupid_func(df, 'desc')
#>             x
#> 1   1.6680607
#> 2   1.4853252
#> 3   1.1468913
#> 4   1.0447893
#> 5   0.5243115
#> 6   0.3784285
#> 7  -0.5693750
#> 8  -0.8744429
#> 9  -1.0346144
#> 10 -2.6256735

stupid_func(df)
#>             x
#> 1  -2.6256735
#> 2  -1.0346144
#> 3  -0.8744429
#> 4  -0.5693750
#> 5   0.3784285
#> 6   0.5243115
#> 7   1.0447893
#> 8   1.1468913
#> 9   1.4853252
#> 10  1.6680607

这里使用了一个排序参数，该参数被映射到一个 fac，它是 1 或 -1

stupid_func2 <- function(df, sort_order = 'asc'){
  ## does many things in reality

  if (sort_order == 'asc') {
    fac <- 1
  } else {
    fac <- -1
  }

  df %>% arrange(fac * x) %>% return

}

Answer 1

为了完全避免控制流，您可以将 desc 或 identity 作为函数而不是字符串传递并调用它:

library(dplyr)
set.seed(47)

df <- data.frame(x = rnorm(2))

f <- function(data, sort_fun = identity){
    arrange(data, sort_fun(x))
}

f(df)
#>           x
#> 1 0.7111425
#> 2 1.9946963

f(df, desc)
#>           x
#> 1 1.9946963
#> 2 0.7111425

如果你真的想输入字符串，你可以使用它们来查找合适的函数，可以用同样的方式调用:

f2 <- function(data, sort_order = c('asc', 'desc')){
    sort_order <- match.arg(sort_order)
    sort_fun <- list(asc = identity, desc = desc)[[sort_order]]
    arrange(data, sort_fun(x))
}

f2(df)
#>           x
#> 1 0.7111425
#> 2 1.9946963

f2(df, 'desc')
#>           x
#> 1 1.9946963
#> 2 0.7111425

您可以类似地查找表达式，这可以让您完全避免 identity:

f3 <- function(data, sort_order = c('asc', 'desc')){
    sort_order <- match.arg(sort_order)
    sort_expr <- list(asc = expr(x), desc = expr(desc(x)))[[sort_order]]
    arrange(df, !!sort_expr)
}

f3(df)
#>           x
#> 1 0.7111425
#> 2 1.9946963

f3(df, 'desc')
#>           x
#> 1 1.9946963
#> 2 0.7111425