我想编写使用dplyr动词的函数，这意味着我必须涉足 rlang 的阴暗水域 .
为了提供一个具体的例子，假设我想使用 purrr::map_df() 迭代 dplyr::group_by() 中的变量 . programming with dplyr插图通过编写 my_summarise() 函数;方法是在分组变量上使用 rlang::enquo() ，然后用 !! 取消引用 . 这种方法可以创建一个类似于dplyr的新函数，该函数采用不带引号的变量名称（在插图中为 my_summarise(df, g1) ） .
相反，我想purrr提供变量名称作为字符串 . rlang::sym() 是正确的方法吗？它似乎不是，因为在dplyr编程小插图中没有提到 sym() 而在rlang tidy evaluation article中几乎没有提到 . 有没有更好的办法？
library(tidyverse)
my_summarise <- function(df, group_var) {
group_var <- rlang::sym(group_var)
df %>%
group_by(!!group_var) %>%
summarise(mpg = mean(mpg))
}
# This works. Is that a good thing?
purrr::map_df(c("cyl", "am"), my_summarise, df = mtcars)
# A tibble: 5 x 3
cyl mpg am
<dbl> <dbl> <dbl>
1 4.00 26.7 NA
2 6.00 19.7 NA
3 8.00 15.1 NA
4 NA 17.1 0
5 NA 24.4 1.00
作为后续行动，为什么简单地取消引用（没有先应用 enquo 或 sym ）在某些时候工作？在下面的示例中，为什么 select() 按预期工作但 group_by() 不工作？
x <- "cyl"
select(mtcars, !!x)
group_by(mtcars, !!x)
更新：答案不是关于取消引用 . 这是 select 更灵活，可以处理字符串，而 group_by 不能 .
其他参考：这是由Edwin Thoen撰写的blog post .
1 回答
简短回答：是的 .
如果你想
map在列上，sym是一个很好的方法 . Lionel Henry在draft vignette中演示sym.如果您想传递列名，但不想尝试迭代，KirillMüllerprefers
quo. 在下面的示例中，它们具有相同的效果 .