r - tidyr::complete 带有可变长度的列名向量

Question

我可以使用 tidyr::complete 来暴露缺失的行。

例如，使用下面的 data.frame，我可以很容易地暴露丢失的第三个季度:

suppressPackageStartupMessages({
  library(dplyr)
  library(tidyr)
})

set.seed(42)

df <- data.frame(
  id = c(rep(1, 3), rep(2, 3)),
  year = rep(2020, 3),
  quarter = c(1, 2, 4),
  data = runif(3)
)

df %>% complete(nesting(id, year), quarter = 1:4)
#> # A tibble: 8 x 4
#>      id  year quarter   data
#>   <dbl> <dbl>   <dbl>  <dbl>
#> 1     1  2020       1  0.915
#> 2     1  2020       2  0.937
#> 3     1  2020       3 NA    
#> 4     1  2020       4  0.286
#> 5     2  2020       1  0.915
#> 6     2  2020       2  0.937
#> 7     2  2020       3 NA    
#> 8     2  2020       4  0.286

^{由 reprex package 创建于 2020-03-02 (v0.3.0)}

现在，我想为这个特定的用例创建一个包装器:它接收一个至少包含这四列的 data.frame 并公开缺失的四分之一。

这很简单，只需将 complete 调用包装在一个函数中即可:

expose <- function(df) {
  complete(df, nesting(id, year), quarter = 1:4)
}

expose(df)
#> # A tibble: 8 x 4
#>      id  year quarter   data
#>   <dbl> <dbl>   <dbl>  <dbl>
#> 1     1  2020       1  0.915
#> 2     1  2020       2  0.937
#> 3     1  2020       3 NA    
#> 4     1  2020       4  0.286
#> 5     2  2020       1  0.915
#> 6     2  2020       2  0.937
#> 7     2  2020       3 NA    
#> 8     2  2020       4  0.286

但是，传入的 data.frame 可能有其他列，这些列已知对于给定的 id 是常量。在这种情况下，该函数不起作用，因为它自然地将缺失行上的那些列设置为 NA。

df <- data.frame(
  id = c(rep(1, 3), rep(2, 3)),
  name = c(rep("A", 3), rep("B", 3)),
  country = c(rep("AU", 3), rep("BR", 3)),
  year = rep(2020, 3),
  quarter = c(1, 2, 4),
  data = runif(3)
)

expose(df)
#> # A tibble: 8 x 6
#>      id  year quarter name  country   data
#>   <dbl> <dbl>   <dbl> <fct> <fct>    <dbl>
#> 1     1  2020       1 A     AU       0.830
#> 2     1  2020       2 A     AU       0.642
#> 3     1  2020       3 <NA>  <NA>    NA    
#> 4     1  2020       4 A     AU       0.519
#> 5     2  2020       1 B     BR       0.830
#> 6     2  2020       2 B     BR       0.642
#> 7     2  2020       3 <NA>  <NA>    NA    
#> 8     2  2020       4 B     BR       0.519

为避免这种情况，我需要将这些列添加到 nesting 调用中。

如果它只有一列，我可以为列名的函数添加一个参数，然后我将使用 nesting(..., .data[[colname]])。但是，.data 代词不适用于向量(.data[c("name1", "name2")] 不起作用)。

那么，如何向嵌套 调用添加多个变量列？

Answer 1

如果你看一下 tidyr::nesting，你会发现它依赖于 tidyr:::dots_cols，它依赖于 rlang 来解释列名称(特别是 rlang::enquos)。

因此，与 tidyr::nesting 交互的最佳方式是使用 rlang 结构。

library(dplyr)
library(tidyr)

expose <- function(df, ...) {
  dots <- rlang::exprs(id, year, ...)
  complete(df, nesting(!!! dots), quarter = 1:4)
}

df <- data.frame(
  id = c(rep(1, 3), rep(2, 3)),
  name = c(rep("A", 3), rep("B", 3)),
  country = c(rep("AU", 3), rep("BR", 3)),
  year = rep(2020, 3),
  quarter = c(1, 2, 4),
  data = runif(3)
)

expose(df)
#> # A tibble: 8 x 6
#>      id  year quarter name  country    data
#>   <dbl> <dbl>   <dbl> <fct> <fct>     <dbl>
#> 1     1  2020       1 A     AU       0.0417
#> 2     1  2020       2 A     AU       0.365 
#> 3     1  2020       3 <NA>  <NA>    NA     
#> 4     1  2020       4 A     AU       0.690 
#> 5     2  2020       1 B     BR       0.0417
#> 6     2  2020       2 B     BR       0.365 
#> 7     2  2020       3 <NA>  <NA>    NA     
#> 8     2  2020       4 B     BR       0.690
expose(df, name)
#> # A tibble: 8 x 6
#>      id  year name  quarter country    data
#>   <dbl> <dbl> <fct>   <dbl> <fct>     <dbl>
#> 1     1  2020 A           1 AU       0.0417
#> 2     1  2020 A           2 AU       0.365 
#> 3     1  2020 A           3 <NA>    NA     
#> 4     1  2020 A           4 AU       0.690 
#> 5     2  2020 B           1 BR       0.0417
#> 6     2  2020 B           2 BR       0.365 
#> 7     2  2020 B           3 <NA>    NA     
#> 8     2  2020 B           4 BR       0.690
expose(df, name, country)
#> # A tibble: 8 x 6
#>      id  year name  country quarter    data
#>   <dbl> <dbl> <fct> <fct>     <dbl>   <dbl>
#> 1     1  2020 A     AU            1  0.0417
#> 2     1  2020 A     AU            2  0.365 
#> 3     1  2020 A     AU            3 NA     
#> 4     1  2020 A     AU            4  0.690 
#> 5     2  2020 B     BR            1  0.0417
#> 6     2  2020 B     BR            2  0.365 
#> 7     2  2020 B     BR            3 NA     
#> 8     2  2020 B     BR            4  0.690

^{由 reprex package 创建于 2020-03-02 (v0.3.0)}