なぜquoureはgroup_by（）では動作しますが、filter（）では動作しませんか？

Question

私は、文字列に基づいてデータフレームを操作する関数を作成しています。私は問題が何であるかを理解し

library(dplyr) 

orig_df <- data_frame(
    id = 1:3 
    , amt = c(100, 200, 300) 
    , anyA = c(T,F,T) 
    , othercol = c(F,F,T) 
) 


summarize_my_df_broken <- function(df, my_string) { 

    my_column <- quo(paste0("any", my_string)) 

    df %>% 
    filter(!!my_column) %>% 
    group_by(othercol) %>% 
    summarize(
     n = n() 
     , total = sum(amt) 
    ) %>% 
    # I need the original string as new column which is why I can't 
    # pass in just the column name 
    mutate(stringid = my_string) 


} 


summarize_my_df_works <- function(df, my_string) { 

    my_column <- quo(paste0("any", my_string)) 

    df %>% 
    group_by(!!my_column, othercol) %>% 
    summarize(
     n = n() 
     , total = sum(amt) 
    ) %>% 
    mutate(stringid = my_string) 

} 

# throws an error: 
# Argument 2 filter condition does not evaluate to a logical vector 
summarize_my_df_broken(orig_df, "A") 

# works just fine 
summarize_my_df_works(orig_df, "A") 

：関数内で、私は、文字列からと列名を構築し、データフレームを操作するためにそれを使用して、このようなものでしょうfilter()への引数としてquosureをunquoting破損したバージョンでは、実際の列anyAを参照していません。

summarize()で動作する理由はわかりませんが、filter()では何の違いがありますか？

Answer 1

今はシンボル名ではなく文字列のクォアを作成しています。それはそれらがどのように使用されるべきではありません。 quo("hello")とquo(hello)の間には大きな違いがあります。文字列から適切なシンボル名を作成する場合は、rlang::symを使用する必要があります。だから、クイックフィックスは、あなたがより密接に見れば、私はあなたがgroup_by/summarizeが実際に（あなただけの同じエラーメッセージを得ることはありませんが）あなたはどちらか期待どおりに動作していない参照してくださいよと思う

summarize_my_df_broken <- function(df, my_string) { 

    my_column <- rlang::sym(paste0("any", my_string)) 
    ... 
} 

だろう。これらの2つは同じ結果を生成しません。

summarize_my_df_works(orig_df, "A") 
# `paste0("any", my_string)` othercol  n total 
#      <chr> <lgl> <int> <dbl> 
# 1      anyA FALSE  2 300 
# 2      anyA  TRUE  1 300 

orig_df %>% 
    group_by(anyA, othercol) %>% 
    summarize(
    n = n() 
    , total = sum(amt) 
) %>% 
    mutate(stringid = "A") 
# anyA othercol  n total stringid 
# <lgl> <lgl> <int> <dbl> <chr> 
# 1 FALSE FALSE  1 200  A 
# 2 TRUE FALSE  1 100  A 
# 3 TRUE  TRUE  1 300  A 

ここでも問題は記号の代わりに文字列を使用していることです。

Answer 2

'broken'関数にはfilter()の条件がありません。カラム名を指定するだけです。

さらに、より大きな式にクォーザを挿入できるかどうかはわかりません。たとえば、次のようなものを試してみてください：

df %>% filter((!!my_column) == TRUE) 

しかし、私はそれがうまくいくとは思いません。

代わりに、条件付き関数filter_at()を使用して適切な列をターゲットにすることをお勧めします。その場合、あなたはフィルタ条件からquosureを分離：

summarize_my_df_broken <- function(df, my_string) { 

    my_column <- quo(paste0("any", my_string)) 

    df %>% 
    filter_at(vars(!!my_column), all_vars(. == TRUE)) %>% 
    group_by(othercol) %>% 
    summarize(
     n = n() 
     , total = sum(amt) 
    ) %>% 
mutate(stringid = my_string) 

}