我没有紧迫的用例，但想了解 tidy eval 和 data.table 如何协同工作。
我有可用的替代解决方案，所以我最感兴趣的是原因，因为我希望更好地理解整洁的评估，这将在各种用例中帮助我。
如何使 data.table + tidy eval 与 group by 一起使用？
在以下示例中，我使用了 rlang 的开发版本。
更新
我根据 Stefan F 的回答和我的进一步探索更新了我原来的问题:我不再认为插入的 ~ 是问题的重要部分，因为它也存在于 dplyr 代码中，但我有一个特定的代码: data.table + group by + quo 我不明白为什么不起作用。
# setup ------------------------------------
suppressPackageStartupMessages(library("data.table"))
suppressPackageStartupMessages(library("rlang"))
suppressPackageStartupMessages(library("dplyr"))
#> Warning: package 'dplyr' was built under R version 3.5.1
dt <- data.table(
num_campaign = 1:5,
id = c(1, 1, 2, 2, 2)
)
df <- as.data.frame(dt)
# original question ------------------------
aggr_expr <- quo(sum(num_campaign))
q <- quo(dt[, aggr := !!aggr_expr][])
e <- quo_get_expr(q)
e
#> dt[, `:=`(aggr, ~sum(num_campaign))][]
dt[, `:=`(aggr, ~sum(num_campaign))][]
#> Error in `[.data.table`(dt, , `:=`(aggr, ~sum(num_campaign))): RHS of assignment is not NULL, not an an atomic vector (see ?is.atomic) and not a list column.
eval_tidy(e, data = dt)
#> num_campaign id aggr
#> 1: 1 1 15
#> 2: 2 1 15
#> 3: 3 2 15
#> 4: 4 2 15
#> 5: 5 2 15
在这种情况下，使用表达式而不是现状并不好，因为用户提供的表达式中的变量可能无法在良好的环境中进行计算:
# updated question --------------------------------------------------------
aggr_dt_expr <- function(dt, aggr_rule) {
aggr_expr <- enexpr(aggr_rule)
x <- 2L
q <- quo(dt[, aggr := !!aggr_expr][])
eval_tidy(q, data = dt)
}
x <- 1L
# expression is evaluated with x = 2
aggr_dt_expr(dt, sum(num_campaign) + x)
#> num_campaign id aggr
#> 1: 1 1 17
#> 2: 2 1 17
#> 3: 3 2 17
#> 4: 4 2 17
#> 5: 5 2 17
aggr_dt_quo <- function(dt, aggr_rule) {
aggr_quo <- enquo(aggr_rule)
x <- 2L
q <- quo(dt[, aggr := !!aggr_quo][])
eval_tidy(q, data = dt)
}
x <- 1L
# expression is evaluated with x = 1
aggr_dt_quo(dt, sum(num_campaign) + x)
#> num_campaign id aggr
#> 1: 1 1 16
#> 2: 2 1 16
#> 3: 3 2 16
#> 4: 4 2 16
#> 5: 5 2 16
我在使用 group by 时遇到了明显的问题:
# using group by --------------------------------
grouped_aggr_dt_expr <- function(dt, aggr_rule) {
aggr_quo <- enexpr(aggr_rule)
x <- 2L
q <- quo(dt[, aggr := !!aggr_quo, by = id][])
eval_tidy(q, data = dt)
}
# group by has effect but x = 2 is used
grouped_aggr_dt_expr(dt, sum(num_campaign) + x)
#> num_campaign id aggr
#> 1: 1 1 5
#> 2: 2 1 5
#> 3: 3 2 14
#> 4: 4 2 14
#> 5: 5 2 14
grouped_aggr_dt_quo <- function(dt, aggr_rule) {
aggr_quo <- enquo(aggr_rule)
x <- 2L
q <- quo(dt[, aggr := !!aggr_quo, by = id][])
eval_tidy(q, data = dt)
}
# group by has no effect
grouped_aggr_dt_quo(dt, sum(num_campaign) + x)
#> num_campaign id aggr
#> 1: 1 1 16
#> 2: 2 1 16
#> 3: 3 2 16
#> 4: 4 2 16
#> 5: 5 2 16
# using dplyr works fine ------------------------------------------------------------
grouped_aggr_df_quo <- function(df, aggr_rule) {
aggr_quo <- enquo(aggr_rule)
x <- 2L
q <- quo(mutate(group_by(df, id), !!aggr_quo))
eval_tidy(q)
}
grouped_aggr_df_quo(df, sum(num_campaign) + x)
#> # A tibble: 5 x 3
#> # Groups: id [2]
#> num_campaign id `sum(num_campaign) + x`
#> <int> <dbl> <int>
#> 1 1 1 4
#> 2 2 1 4
#> 3 3 2 13
#> 4 4 2 13
#> 5 5 2 13
我知道从 quosures 中提取表达式并不是使用 tidy eval 的方法，但我希望将其用作调试工具:(到目前为止运气不佳)
# returning expression in quo for debugging --------------
grouped_aggr_dt_quo_debug <- function(dt, aggr_rule) {
aggr_quo <- enquo(aggr_rule)
x <- 2L
q <- quo(dt[, aggr := !!aggr_quo, by = id][])
quo_get_expr(q)
}
grouped_aggr_dt_quo_debug(dt, sum(num_campaign) + x)
#> dt[, `:=`(aggr, ~sum(num_campaign) + x), by = id][]
grouped_aggr_df_quo_debug <- function(df, aggr_rule) {
aggr_quo <- enquo(aggr_rule)
x <- 2L
q <- quo(mutate(group_by(df, id), !!aggr_quo))
quo_get_expr(q)
}
# ~ is inserted in this case as well so it is not the problem
grouped_aggr_df_quo_debug(df, sum(num_campaign) + x)
#> mutate(group_by(df, id), ~sum(num_campaign) + x)
由reprex package于2018年8月12日创建(v0.2.0)。
问题的原始措辞:
为什么要插入 ~ ，如果是基本 eval 的问题并且一切都在全局环境中，那么为什么它不是 tidy eval 的问题？
这个示例源自一个更现实但也更复杂的用例，我得到了意想不到的结果。
最佳答案
TLDR:由于一个影响 3.5.1 之前的所有 R 版本的错误，Quosures 被实现为公式。 ~ 的特殊 rlang 定义仅适用于 eval_tidy()。这就是为什么 quosures 不像我们希望的那样与非 tidyeval 函数兼容。
编辑:也就是说，要使 data.table 等数据屏蔽 API 与 quosures 兼容，可能还存在其他挑战。
<小时/>Quasures 目前以公式的形式实现:
library("rlang")
q <- quo(cat("eval!\n"))
is.call(q)
#> [1] TRUE
as.list(unclass(q))
#> [[1]]
#> `~`
#>
#> [[2]]
#> cat("eval!\n")
#>
#> attr(,".Environment")
#> <environment: R_GlobalEnv>
与普通公式比较:
f <- ~cat("eval?\n")
is.call(f)
#> [1] TRUE
as.list(unclass(f))
#> [[1]]
#> `~`
#>
#> [[2]]
#> cat("eval?\n")
#>
#> attr(,".Environment")
#> <environment: R_GlobalEnv>
那么求导和公式有什么区别呢？前者评估自身，而后者引用自身，即返回自身。
eval_tidy(q)
#> eval!
eval_tidy(f)
#> ~cat("eval?\n")
自引用机制由~原语实现:
`~`
#> .Primitive("~")
该原语的一个重要任务是记录第一次计算公式时的环境。例如，quote(~foo) 中的公式不会被求值，也不会记录环境，而 eval(quote(~foo)) 则会记录环境。
无论如何，当您评估 ~ 调用时，会以普通方式查找 ~ 的定义，通常会找到 ~ 原语。就像计算 1 + 1 时一样，会查找 + 的定义，通常会找到 .Primitive("+")。使用自求值而不是自引用的原因很简单，eval_tidy() 在其求值环境中为 ~ 创建了一个特殊的定义。您可以使用 eval_tidy(quote(`~`)) 来保留这个特殊定义。
那么我们为什么要以公式的形式实现quosures？
它的解析和打印效果更好。这个原因现在已经过时了，因为我们有自己的表达式解析器，其中用前导
^而不是前导~打印定额。由于 3.5.1 之前的所有 R 版本中存在错误，带有类的表达式将在递归打印上求值。以下是分类调用的示例:
x <- quote(stop("oh no!")) x <- structure(x, class = "some_class")对象本身打印良好:
x #> stop("oh no!") #> attr(,"class") #> [1] "some_class"但是如果你把它放在一个列表中，它就会被评估!
list(x) #> [[1]] #> Error in print(stop("oh no!")) : oh no!
急切求值错误不会影响公式，因为它们是自引用的。将定额作为公式实现可以保护我们免受此错误的影响。
理想情况下，我们将直接在 quosure 中内联一个函数。例如。第一个元素不包含符号 ~ 而是一个函数。以下是创建此类函数的方法:
c <- as.call(list(toupper, "a"))
c
#> (function (x)
#> {
#> if (!is.character(x))
#> x <- as.character(x)
#> .Internal(toupper(x))
#> })("a")
在调用中内联函数的最大优点是可以在任何地方对它们进行求值。即使在空旷的环境中!
eval(c, emptyenv())
#> [1] "A"
如果我们用内联函数实现quosures，它们可以在任何地方类似地被评估。 eval(q) 可以工作，您可以在 data.table 调用中取消引用 quosures，等等。但是您是否注意到由于内联而导致内联调用打印的噪音有多大？要解决这个问题，我们必须为调用提供一个类和一个打印方法。但请记住 R <= 3.5.0 错误。当在控制台打印配额列表时，我们会得到奇怪的急切评估。这就是为什么 quosures 至今仍然以公式的形式实现，并且不像我们希望的那样与非 tidyval 函数兼容。
关于r - 一起使用 data.table 和 tidy eval : why group by does not work as expected, 为什么插入 ~ ？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/51802967/