代码整洁之道书中的例子_R中的整洁评估：一个简单的例子

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我是靠谱客的博主迷你香菇，最近开发中收集的这篇文章主要介绍代码整洁之道书中的例子_R中的整洁评估：一个简单的例子，觉得挺不错的，现在分享给大家，希望可以做个参考。

概述

代码整洁之道书中的例子

R中的整洁评估或简称整洁的评估是一个非常复杂的话题。但是对于某些特定用途，它并不那么复杂。整洁的eval帮助完成的一项重要任务既有用又简单：将dplyr和ggplot2之类的程序包中的函数合并到您自己的自定义函数中。

编者注：由于rlang程序包的{{}}整洁的求值运算符，有了一种新的甚至更容易的方法来执行此操作。 在如何在R中编写自己的ggplot2函数中了解其工作原理。

让我来看一个例子。使用无处不在的mtcars样本数据集，这就是我可能如何按重量对每加仑的英里进行散点图绘制，使用dplyr过滤仅适用于更高MPG的汽车（我还添加了一些样式调整）：

library(ggplot2)
library(ggthemes)
library(dplyr)
library(rlang)

graph_title <- "MPG by Weight (thousands lbs) for higher MPG cars"

filter(mtcars, mpg >= 20) %>%
ggplot(aes(x=wt, y=mpg)) + 
geom_point(color = "darkblue") +
theme_hc() + xlab("") + ylab("") +
ggtitle(graph_title) + 
theme(plot.title = element_text(size = 14, hjust = 0.5)) +
geom_smooth(method = 'lm', formula = y~x, se = FALSE, linetype = "dotted", color = "darkgrey")

接下来，我想用此代码创建一个函数，以便我可以轻松地重用这些自定义项来绘制其他数据，而不仅仅是mtcars。在那里，整洁的评估可以解决问题。

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这是创建该功能的首次尝试。它只是将我的图形代码包装在一个新函数中：

fun1 <- function(mydf, mytitle, myxcol, myycol, minyval = 20){
  dplyr::filter(mydf, myycol >= minyval) %>%
  ggplot(aes(x=myxcol, y=myycol)) + 
  geom_point(color = "darkblue") +
  theme_hc() + xlab("") + ylab("") + 
  ggtitle(mytitle) + 
  theme(plot.title = element_text(size = 14, hjust = 0.5)) +
  geom_smooth(method = 'lm', formula = y~x, se = FALSE, linetype = "dotted", color = "darkgrey")
}

要使用此功能，添加图形标题，数据框和默认最小值作为参数非常简单。但是您会遇到数据框列名称的问题。

如果我在函数中使用未引用引号的 wt和mpg ，例如ggplot，则会出现错误。如果您运行fun1(mydf = mtcars, mytitle =" MPG by Weight (thousands of pounds", wt, mpg)就会看到此信息

那是因为我的函数正在查找名为wt和mpg 对象，并且不存在这样的独立对象。 ggplot和dplyr理解未加引号的参数不是独立的对象，但“常规” R则不是。

如果我尝试将wt和mpg用作引号，您也可以使用

fun1(mydf = mtcars, mytitle =" MPG by Weight (thousands of pounds", "wt", "mpg")

我得到一个图，但没有我想要的图。

那是因为我的函数现在认为这些参数是字符串，而不是mtcars数据列的表示。

如果我尝试将mtcars$wt和mtcars$mpg的完整列用作参数，例如下面的代码， mtcars$mpg出现另一个错误。

fun1(mydf = mtcars, mytitle =" MPG by Weight (thousands of pounds", mtcars$wt, mtcars$mpg)

这里的问题是tidyverse函数使用整齐的评估。 他们不会立即评估变量的值。但是我的常规R函数确实会立即评估参数的值，因为它使用变量的标准评估。

我以某种方式需要我的函数执行与tidyverse函数相同的操作，并使用整洁的评估。

那我该怎么做呢？

我需要有时被认为是一个元变量的一种特殊的变量，它引用另一个变量而不是包含一个或多个值。

这就是rlang程序包所说的“ quosure”。 Hadley Wickham更准确地描述了一种既捕获R 表达式又表示该表达式的环境的环境。与常规变量相比，与常规变量相比，特殊之处在于，如果您在代码中使用了定量，R不会尝试获取其中的值， 直到您告诉它为止 。

在常规R编程（以及大多数编程）中，我可以使用简单的代码（例如x <- 3创建引用3的变量x。每当我想在代码中使用值 3时，都可以使用实际值 3，或者，如果将3分配给变量x ，则可以使用x 表示该值。 R将立即评估x的值。如果在控制台中输入x ^ 2 （将3赋给变量x ），则得到3平方的值。通常使用变量会使代码更可重用。

行为不同。您可以使用rlang包的enquo()函数来创建quosure。要创建一个名为quosure x2是指我的“正规”的变量x ，我可以使用代码

x2 <- enquo(x)

如果在R控制台中键入x2 ，则您再也看不到内部的简单值，即它在键入x时的工作方式。相反，它显示了一个更复杂的结构：

<quosure>
expr: ^3
env:  empty

要访问该Ququoise包含的值，您必须告诉R何时以及如何执行此操作。我有时会想到具有时序元素的quasure，因此您的代码只有在您这样说之前，才尝试获取其中的内容。在控制台中以交互方式，您可以使用quo_get_expr()来查看单据的存储值，例如quo_get_expr(x2) 。

但是，你正在编写一个函数里，你想要的quosure的价值和它的环境。您可以使用“ bang bang”运算符来访问这两者：2个感叹号。每当您需要存储在quosure中的完整表达式时，只需用!!引用quosure对象即可!! 在前。

最后一个提示：当编写需要定量的R函数时，请确保在代码中需要这些变量之前先创建这些定量。

这是一个经过修改的函数，用于生成我的图形，并带有斜体更改：

fun2 <- function(mydf, mytitle, myxcol, myycol, minyval = 20){
  myxcol_quosure <- rlang::enquo(myxcol) 
   myycol_quosure <- rlang::enquo(myycol) 
  dplyr::filter(mydf, !!myycol_quosure >= minyval) %>%
  ggplot(aes(x= !!myxcol_quosure , y= !!myycol_quosure ) ) + 
  geom_point(color = "darkblue") +
  theme_hc() + xlab("") + ylab("") +
  ggtitle(mytitle) + 
  theme(plot.title = element_text(size = 14, hjust = 0.5)) +
  geom_smooth(method = 'lm', formula = y~x, se = FALSE, 
    linetype = "dotted", color = "darkgrey")
}