r - 以编程方式使用带参数的 dplyr::case_when

Question

我希望能够使用 dplyr的 case_when以编程方式替换基础 R cut()功能。

目前， case_when 可以通过 NSE 与外部参数一起使用，例如:

library(dplyr)
library(rlang)

patterns <- list(
  x <= 2 ~ "<=2",
  x <= 4 ~ "2<->4",
  x > 4 ~ ">4"
 )
 x <- 1:10
 case_when(!!!patterns)

我想要做的是:将它与另一个变量一起使用，在 mutate 中

这个想法是这样的，虽然我不知道如何让它工作:

library(dplyr)
patterns_lazy <- list(
  !!quo(x) <= 2 ~ "<=2",
  !!quo(x) <= 4 ~ "2<->4",
  !!quo(x) > 4 ~ ">4"
)
x <- "cyl"
mtcars %>% mutate(ABC = case_when(!!!patterns_lazy))

我希望能够定义要过滤的列(在字符串内)，并检索这样的内容(此示例无法正常工作，因为它是所需的语法):

x <- "cyl"
mtcars %>%
  select(cyl) %>%
  mutate(ABC = case_when(!!!patterns_lazy)) %>%
  head()

  cyl ABC
1   6 >4
2   6 >4
3   4 2<->4
4   6 >4
5   8 >4
6   6 >4

谢谢你的帮助 :)

Answer 1

您不能使用 !!那里:

patterns <- list(
  !!quo(x) <= 2 ~ "<=2",
  !!quo(x) <= 4 ~ "2<->4",
  !!quo(x) > 4 ~ ">4"
)

都没有 list()也不是 ~支持准报价。

如果它确实支持准引用，则您需要注意运算符优先级并包装您的 !!quo()在括号内。

最后，引用 x将评估为一个字符串，并且您将比较数字与字符串(在您的示例中为 "cyl )，由于隐式强制转换，R 会很高兴地做到这一点:/

所以你需要使用 exprs()而不是 list() ，并使用 x与 .data代词而不是引用 x .
exprs()将创建一个未计算的表达式列表。未评估
很好:如果你的公式被评估，它会带有一个环境
(这里是全局环境)并且该环境不包含任何
提供给 dplyr 的数据，特别是没有 .data代词。另一方面，如果公式是“无上下文的”，它们
在我们想要的数据上下文中进行评估。

patterns_lazy <- exprs(
  .data[[x]] <= 2 ~ "<=2",
  .data[[x]] <= 4 ~ "2<->4",
  .data[[x]] > 4 ~ ">4"
)

x <- "cyl"
pull(mutate(mtcars, case_when(!!!patterns_lazy)))
#>  [1] ">4"    ">4"    "2<->4" ">4"    ">4"    ">4"    ">4"    "2<->4" "2<->4"
#> [10] ">4"    ">4"    ">4"    ">4"    ">4"    ">4"    ">4"    ">4"    "2<->4"
#> [19] "2<->4" "2<->4" "2<->4" ">4"    ">4"    ">4"    ">4"    "2<->4" "2<->4"
#> [28] "2<->4" ">4"    ">4"    ">4"    "2<->4"